在 R 中过滤数据答案

【问题标题】：Filtering data in R在 R 中过滤数据
【发布时间】：2010-10-03 08:48:30
【问题描述】：

我有一个 CSV 数据文件，我可以使用 read.csv() 在 R 中加载它

一些数据丢失了，所以我想将数据框减少到完全由非缺失数据组成的集合，即如果NULL 出现在任何地方，我想从过滤中排除该列和行数据集。

我知道我可以通过内置的 R 向量操作相当简单地做到这一点，但我不太确定如何准确地做到这一点？

为了让我的问题更具体一点，这里是数据的快速示例，以便您了解我想要做什么。

DocID       Anno1    Anno7  Anno8
1           7        NULL   8
2           8        NULL   3
44          10       2      3
45          6        6      6
46          1        3      4
49          3        8      5
62          4        NULL   9
63          2        NULL   4
67          11       NULL   3
91          NULL     9      7
92          NULL     7      5
93          NULL     8      8

因此，鉴于此输入，我需要一些将输出减少到此的代码。

DocID       Anno8
44          3
45          6
46          4
49          5

因为Anno8是唯一的非NULL数据列，非NULL数据只有四行。

【问题讨论】：

标签： r filtering

【解决方案1】：

另外，如果x 是您的数据框，您可以使用sqldf 库来完成：

library(sqldf)
result <- sqldf("SELECT DocID, Anno8 FROM x
                 WHERE Anno1 IS NOT NULL AND Anno7 IS NOT NULL")

【讨论】：

【解决方案2】：

a <- data.frame(a=c(1,2,0,1),b=c(NA,1,NA,1), c=c(3,4,5,1))

na.omit(a)
  a b c
2 2 1 4
4 1 1 1

a[rowSums(is.na(a))==0,]
  a b c
2 2 1 4
4 1 1 1

a[complete.cases(a),]
  a b c
2 2 1 4
4 1 1 1

【讨论】：

我不明白这个答案。这将始终只返回一行

【解决方案3】：

如果x 是你的data.frame（或matrix）那么

x[ ,apply(x, 2, function(z) !any(is.na(z)))]

由于您的示例使用NULL，因此is.na(·) 将替换为is.null(·)

您也可以查看subset(·)。

【讨论】：

谢谢@rguha，这很有用。如果我想在 csv 的特定列中删除任何小于 5 的值，这将如何工作？
@Rodolphe 删除 sales 列中小于 5 的任何值：data[data$sales >= 5, ] 更直接

【解决方案4】：

您可以使用 na.omit() 删除任何包含缺失的行，但这不是您想要的。此外，目前接受的答案是错误的。它为您提供完整的列，但不会删除具有一个或多个缺失值的行，这是所要求的。正确答案可以为：

> a <- data.frame(a=c(1,2),b=c(NA,1), c=c(3,4))
> a
  a  b c
1 1 NA 3
2 2  1 4
> na.omit(a)[,colSums(is.na(a))==0]
  a c
2 2 4

看上面的答案是错误的：

> a[ ,apply(a, 2, function(z) !any(is.na(z)))]
  a c
1 1 3
2 2 4

由于第 2 列中的 NA，应删除第 1 行。

【讨论】：