如何选择非NA的R数据帧的行？

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

要选择非 Na 的 R 数据帧的行，我们可以使用complete.cases带有单个方括号的函数。例如，如果我们有一个包含一些缺失值 (NA) 的数据框，那么可以使用命令 df[ ,]来选择非 NA 的行。complete.cases(df)

示例 1

考虑以下数据框 -

> x1<-sample(c(1,NA),20,replace=TRUE)
> x2<-sample(c(5,NA),20,replace=TRUE)
> x3<-sample(c(3,NA),20,replace=TRUE)
> df1<-data.frame(x1,x2,x3)
> df1

   x1 x2 x3
1   1 NA NA
2  NA  5  3
3   1  5 NA
4   1 NA NA
5  NA  5 NA
6  NA  5  3
7  NA  5 NA
8   1 NA  3
9  NA  5 NA
10 NA  5 NA
11 NA NA NA
12  1  5  3
13 NA  5  3
14 NA NA NA
15  1 NA NA
16 NA  5  3
17 NA NA  3
18 NA NA NA
19  1 NA  3
20 NA NA  3

选择不包含任何 NA 的 df1 行 -

> df1[complete.cases(df1),]

   x1 x2 x3
12  1  5  3

例2

> y1<-sample(c(rnorm(2),NA),20,replace=TRUE)
> y2<-sample(c(rnorm(2),NA),20,replace=TRUE)
> df2<-data.frame(y1,y2)
> df2

           y1        y2
1  0.15079115 -0.626630
2  0.15079115        NA
3          NA -0.626630
4  0.15079115 -0.626630
5  0.15079115        NA
6  0.15079115 -0.626630
7  0.15079115        NA
8  0.15079115 -1.691553
9          NA -1.691553
10         NA -0.626630
11 0.15079115 -1.691553
12 0.15079115        NA
13         NA -1.691553
14         NA -1.691553
15 0.15079115 -1.691553
16         NA -0.626630
17 0.01495388 -0.626630
18 0.01495388 -1.691553
19 0.15079115 -1.691553
20         NA        NA

选择不包含任何 NA 的 df2 行 -

> df2[complete.cases(df2),]

           y1        y2
1  0.15079115 -0.626630
4  0.15079115 -0.626630
6  0.15079115 -0.626630
8  0.15079115 -1.691553
11 0.15079115 -1.691553
15 0.15079115 -1.691553
17 0.01495388 -0.626630
18 0.01495388 -1.691553
19 0.15079115 -1.691553

例3

> z1<-sample(c("A",NA),20,replace=TRUE)
> z2<-sample(c("B",NA),20,replace=TRUE)
> z3<-sample(c("C",NA),20,replace=TRUE)
> df3<-data.frame(z1,z2,z3)
> df3

     z1   z2   z3
1     A <NA>    C
2  <NA>    B    C
3  <NA> <NA> <NA>
4     A    B <NA>
5  <NA> <NA>    C
6     A <NA>    C
7     A    B    C
8  <NA>    B    C
9  <NA> <NA>    C
10 <NA> <NA>    C
11    A <NA>    C
12 <NA> <NA>    C
13    A    B    C
14    A    B    C
15 <NA> <NA> <NA>
16    A    B    C
17 <NA> <NA> <NA>
18 <NA> <NA>    C
19    A    B    C
20 <NA> <NA> <NA>

选择不包含任何 NA 的 df3 行 -

> df3[complete.cases(df3),]

   z1 z2 z3
7   A  B  C
13  A  B  C
14  A  B  C
16  A  B  C
19  A  B  C

以上是 如何选择非NA的R数据帧的行？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/327583.html