我有一个空行的数据集。我想删除它们：
myData<-myData[-which(apply(myData,1,function(x)all(is.na(x)))),]
它工作正常。但现在我想在我的数据中添加一列并初始化第一个值：
myData$newCol[1] <- -999
Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "newCol", value = -999) :
replacement has 1 rows, data has 0
不幸的是，它不起作用，我真的不明白为什么，我无法解决这个问题。 当我一次删除一行时，它起作用了：
TgData = TgData[2:nrow(TgData),]
或类似的东西。
当我只使用前 13.000 行时它也有效。
但它不适用于我的实际数据，有 32.000 行。
我做错了什么？这对我来说似乎没有意义。
【问题讨论】：
标签： r
使用dplyr的if_all/if_any
删除任何 NA 的行或选择没有 NA 值的行。
df %>% filter(!if_any(a:c, is.na))
# a b c
#1 1 a e
#2 3 c g
#Also
df %>% filter(if_all(a:c, Negate(is.na)))
删除包含所有 NA 值的行或选择包含至少一个非 NA 值的行。
df %>% filter(!if_all(a:c, is.na))
# a b c
#1 1 a e
#2 <NA> b f
#3 3 c g
#Also
df %>% filter(if_any(a:c, Negate(is.na)))
数据
使用来自@sbha 的数据 -
df <- data.frame(a = c('1', NA, '3', NA),
b = c('a', 'b', 'c', NA),
c = c('e', 'f', 'g', NA))
【讨论】：
如果您只想要一个方便的函数包装器，这里还有另一个答案。此外，上述许多解决方案都删除了带有 ANY NA 的行，而这个只删除了所有 NA 的行。
data <- rbind(c(1,2,3), c(1, NA, 4), c(4,6,7), c(NA, NA, NA), c(4, 8, NA)) # sample data
data
rmNArows<-function(d){
goodRows<-apply(d,1,function(x) sum(is.na(x))!=ncol(d))
d[goodRows,]
}
rmNArows(data)
【讨论】：
这里有一些dplyr 选项：
# sample data
df <- data.frame(a = c('1', NA, '3', NA), b = c('a', 'b', 'c', NA), c = c('e', 'f', 'g', NA))
library(dplyr)
# remove rows where all values are NA:
df %>% filter_all(any_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(any_vars(complete.cases(.)))
# remove rows where only some values are NA:
df %>% filter_all(all_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(all_vars(complete.cases(.)))
# or more succinctly:
df %>% filter(complete.cases(.))
df %>% na.omit
# dplyr and tidyr:
library(tidyr)
df %>% drop_na
【讨论】：
使用janitor 包的NAs 行的替代解决方案
myData %>% remove_empty("rows")
【讨论】：
这类似于上面的一些答案，但是通过这个，您可以指定是否要删除缺失值百分比大于或等于给定百分比的行（使用参数pct）
drop_rows_all_na <- function(x, pct=1) x[!rowSums(is.na(x)) >= ncol(x)*pct,]
其中x 是一个数据框，pct 是您要删除的NA 填充数据的阈值。
pct = 1 表示删除具有 100% 值 NA 的行。
pct = .5 表示删除至少有一半值的行 NA
【讨论】：
我假设您要删除所有为 NA 的行。然后，您可以执行以下操作：
data <- rbind(c(1,2,3), c(1, NA, 4), c(4,6,7), c(NA, NA, NA), c(4, 8, NA)) # sample data
data
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 1 NA 4
[3,] 4 6 7
[4,] NA NA NA
[5,] 4 8 NA
data[rowSums(is.na(data)) != ncol(data),]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 1 NA 4
[3,] 4 6 7
[4,] 4 8 NA
如果要删除至少有一个 NA 的行，只需更改条件：
data[rowSums(is.na(data)) == 0,]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 6 7
【讨论】：
data[complete.cases(data),]处理。
data[complete.cases(data),] 代码末尾添加,？
如果你有空行，而不是 NA，你可以这样做：
data[!apply(data == "", 1, all),]
同时删除（NA 和空）：
data <- data[!apply(is.na(data) | data == "", 1, all),]
【讨论】：