如果您希望更好地控制如何判定行无效，另一个选项是

final <- final[!(is.na(final$rnor)) | !(is.na(rawdata$cfam)),]

使用上述方法，得到:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
5 ENSG00000207431    0   NA   NA   NA   NA
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

就变成:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

.．.其中只有第5行被删除，因为它是唯一包含rnor和cfam的NAs的行。然后可以更改布尔逻辑以适应特定的需求。

delete.dirt <- function(DF, dart=c('NA')) {
  dirty_rows <- apply(DF, 1, function(r) !any(r %in% dart))
  DF <- DF[dirty_rows, ]
}

mydata <- delete.dirt(mydata)

上面的函数删除数据帧中任何列中有'NA'的所有行，并返回结果数据。如果你想检查多个值，如NA和?将函数参数中的dart=c('NA')更改为dart=c('NA'， '?')

Tidyr有一个新函数drop_na:

library(tidyr)
df %>% drop_na()
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2
df %>% drop_na(rnor, cfam)
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

Dplyr 1.0.4引入了两个配套的过滤函数:if_any()和if_all()。在这种情况下，if_all()伴随函数将特别有用:

a)删除所有列中包含NAs的行

df %>% 
  filter(if_all(everything(), ~ !is.na(.x)))

这一行将只保留那些列中没有NAs的行。

b)删除仅在某些列中包含NAs的行

cols_to_check = c("rnor", "cfam")

df %>% 
  filter(if_all(cols_to_check, ~ !is.na(.x)))

这一行将检查任何指定的列(cols_to_check)是否有NAs，并只保留没有NAs的那些行。

如果你只想删除所有列中有NAs的行，下面是解决方案:

df %>%
    filter(!if_all(everything(), ~  is.na(.)))

如果您希望更好地控制如何判定行无效，另一个选项是

final <- final[!(is.na(final$rnor)) | !(is.na(rawdata$cfam)),]

使用上述方法，得到:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
5 ENSG00000207431    0   NA   NA   NA   NA
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

就变成:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

.．.其中只有第5行被删除，因为它是唯一包含rnor和cfam的NAs的行。然后可以更改布尔逻辑以适应特定的需求。