关键思想是，你把想要删除的行组成一个集合，并保留这个集合的补项。

在R中，集合的补由'-'操作符给出。

假设data。frame是myData:

myData[-c(2, 4, 6), ]   # notice the -

当然，如果您想完全删除这些行，不要忘记“重新分配”myData——否则，R只打印结果。

myData <- myData[-c(2, 4, 6), ]

用名字来识别:

调用唯一ID并识别数据帧(DF)中的位置。 标记删除。如果唯一ID应用于多个行，则所有这些行都将被删除。

代码:

Rows<-which(grepl("unique ID", DF$Column))
DF2<-DF[-c(Rows),]
DF2

下面是一个按索引删除一行的快速而简单的函数。

removeRowByIndex <- function(x, row_index) {
  nr <- nrow(x)
  if (nr < row_index) {
    print('row_index exceeds number of rows')
  } else if (row_index == 1)
  {
    return(x[2:nr, ])
  } else if (row_index == nr) {
    return(x[1:(nr - 1), ])
  } else {
    return (x[c(1:(row_index - 1), (row_index + 1):nr), ])
  }
}

它的主要缺陷是row_index参数没有遵循作为值向量的R模式。可能还有其他问题，因为我只花了几分钟编写和测试它，而且在过去几周才开始使用R。任何评论和改进这将是非常欢迎的!

你也可以使用所谓的布尔向量，也就是逻辑:

row_to_keep = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)
myData = myData[row_to_keep,]

注意!运算符充当NOT，即!TRUE == FALSE:

myData = myData[!row_to_keep,]

与@mrwab的答案相比，这似乎有点麻烦(+1 btw:))，但逻辑向量可以动态生成，例如，当列值超过某个值时:

myData = myData[myData$A > 4,]
myData = myData[!myData$A > 4,] # equal to myData[myData$A <= 4,]

你可以把一个布尔向量转换成一个索引向量:

row_to_keep = which(myData$A > 4)

最后，一个非常巧妙的技巧是，你不仅可以将这种子集用于提取，还可以用于赋值:

myData$A[myData$A > 4,] <- NA

其中列A被分配为NA(不是一个数字)，其中A超过4。

使用Unique id的另一种方法是将数据子集化: *这来自一份我想删除化学标准的实际报告

Chem.Report<-subset(Chem.Report, Chem_ID!="Standard")

Chem_ID是列名。 !对于排除法很重要

为了完整起见，我将补充说，这也可以用dplyr使用slice来完成。使用它的好处是它可以成为管道工作流的一部分。

df <- df %>%
  .
  .
  slice(-c(2, 4, 6)) %>%
  .
  .

当然，您也可以在没有管道的情况下使用。

df <- slice(df, -c(2, 4, 6))

“非向量”格式，-c(2,4,6)表示获取不在第2,4,6行的所有内容。对于一个使用范围的例子，假设你想删除前5行，你可以使用slice(df, 6:n())。有关更多示例，请参阅文档。