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。

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。

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

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)。

如果希望控制每行有多少个NAs是有效的，请尝试此功能。对于许多调查数据集，过多的空白问题回答可能会破坏结果。所以它们在某个阈值之后就会被删除。这个函数允许你在删除行之前选择有多少个NAs:

delete.na <- function(DF, n=0) {
  DF[rowSums(is.na(DF)) <= n,]
}

默认情况下，它将消除所有NAs:

delete.na(final)
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

或指定允许的最大NAs数量:

delete.na(final, 2)
             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

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),]