我想删除这个数据帧中的行:

a)在所有列中包含NAs。下面是我的示例数据帧。

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

基本上,我想获得如下所示的数据帧。

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

b)只在某些列中包含NAs,所以我也可以得到这个结果:

             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

当前回答

尝试na.omit (your.data.frame)。至于第二个问题,试着把它作为另一个问题发布(为了清晰)。

其他回答

尝试na.omit (your.data.frame)。至于第二个问题,试着把它作为另一个问题发布(为了清晰)。

我是个合成器:)。这里我把答案组合成一个函数:

#' keep rows that have a certain number (range) of NAs anywhere/somewhere and delete others
#' @param df a data frame
#' @param col restrict to the columns where you would like to search for NA; eg, 3, c(3), 2:5, "place", c("place","age")
#' \cr default is NULL, search for all columns
#' @param n integer or vector, 0, c(3,5), number/range of NAs allowed.
#' \cr If a number, the exact number of NAs kept
#' \cr Range includes both ends 3<=n<=5
#' \cr Range could be -Inf, Inf
#' @return returns a new df with rows that have NA(s) removed
#' @export
ez.na.keep = function(df, col=NULL, n=0){
    if (!is.null(col)) {
        # R converts a single row/col to a vector if the parameter col has only one col
        # see https://radfordneal.wordpress.com/2008/08/20/design-flaws-in-r-2-%E2%80%94-dropped-dimensions/#comments
        df.temp = df[,col,drop=FALSE]
    } else {
        df.temp = df
    }

    if (length(n)==1){
        if (n==0) {
            # simply call complete.cases which might be faster
            result = df[complete.cases(df.temp),]
        } else {
            # credit: http://stackoverflow.com/a/30461945/2292993
            log <- apply(df.temp, 2, is.na)
            logindex <- apply(log, 1, function(x) sum(x) == n)
            result = df[logindex, ]
        }
    }

    if (length(n)==2){
        min = n[1]; max = n[2]
        log <- apply(df.temp, 2, is.na)
        logindex <- apply(log, 1, function(x) {sum(x) >= min && sum(x) <= max})
        result = df[logindex, ]
    }

    return(result)
}

关于你的第一个问题,我有一个我很熟悉的代码来摆脱所有NAs。感谢@Gregor让它变得更简单。

final[!(rowSums(is.na(final))),]

对于第二个问题,代码只是之前解决方案的一个替换。

final[as.logical((rowSums(is.na(final))-5)),]

注意-5是数据中的列数。这将消除具有所有NAs的行,因为rowsum加起来等于5,并且它们在减法后变为零。这一次,作为。逻辑是必要的。

使用dplyr包,我们可以过滤NA如下:

dplyr::filter(df,  !is.na(columnname))

还要检查complete。例:

> final[complete.cases(final), ]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

na。省略是更好的只是删除所有的NA。完成了。case允许部分选择,只包括数据框架的某些列:

> final[complete.cases(final[ , 5:6]),]
             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

你的解决办法行不通。如果你坚持使用的话。不,那你就得这样做:

> final[rowSums(is.na(final[ , 5:6])) == 0, ]
             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

但是使用complete。case更清晰,也更快。