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
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(.))
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。
