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

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),]

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)。

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。

使用{dplyr}包中的filter()函数和across()帮助函数是一种既通用又能产生可读性较好的代码的方法。

library(dplyr)

vars_to_check <- c("rnor", "cfam")

# Filter a specific list of columns to keep only non-missing entries

df %>% 
  filter(across(one_of(vars_to_check),
                ~ !is.na(.x)))

# Filter all the columns to exclude NA
df %>% 
  filter(across(everything(),
                ~ !is.na(.)))

# Filter only numeric columns
df %>%
  filter(across(where(is.numeric),
                ~ !is.na(.)))

类似地,在dplyr包中也有变体函数(filter_all, filter_at, filter_if),它们完成同样的事情:

library(dplyr)

vars_to_check <- c("rnor", "cfam")

# Filter a specific list of columns to keep only non-missing entries
df %>% 
  filter_at(.vars = vars(one_of(vars_to_check)),
            ~ !is.na(.))

# Filter all the columns to exclude NA
df %>% 
  filter_all(~ !is.na(.))

# Filter only numeric columns
df %>%
  filter_if(is.numeric,
            ~ !is.na(.))

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。