这将返回至少有一个非na值的行。

final[rowSums(is.na(final))<length(final),]

这将返回至少有两个非na值的行。

final[rowSums(is.na(final))<(length(final)-1),]

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

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。

使用dplyr包，我们可以过滤NA如下:

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

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(.)))