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(.))

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

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

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。

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'， '?')