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)。

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'， '?')

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。

我们也可以用子集函数。

finalData<-subset(data,!(is.na(data["mmul"]) | is.na(data["rnor"])))

这将只给出那些在mmul和rnor中都没有NA的行

我更喜欢用下面的方法来检查行中是否包含NAs:

row.has.na <- apply(final, 1, function(x){any(is.na(x))})

这将返回逻辑向量，其中的值表示一行中是否有NA。你可以使用它来查看你需要删除多少行:

sum(row.has.na)

并最终放弃它们

final.filtered <- final[!row.has.na,]

对于过滤具有特定部分NAs的行，它变得有点棘手(例如，您可以将'final[，5:6]'输入到'apply')。 一般来说，Joris Meys的解决方案似乎更优雅。

假设dat作为您的数据帧，预期的输出可以使用

1. rowsums

> dat[!rowSums((is.na(dat))),]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

2.拉普兰人

> dat[!Reduce('|',lapply(dat,is.na)),]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2