删除行而不过滤其他值答案

【问题标题】：deleting rows without filtering other values删除行而不过滤其他值
【发布时间】：2018-11-29 00:28:51
【问题描述】：

假设我有一个这样的数据框：

NAME    YEAR      PERCENTAGE
A       2001        NA
A       2002        NA
A       2003        5.0
B       2001        3.3 
B       2002        2.3 
B       2003        NA

我想通过选择特定的行来删除带有 NA 的行：

NAME    YEAR      PERCENTAGE
A       2003        5.0
B       2001        3.3 
B       2002        2.3

然后将 B 更改为 A，预期输出如下：

NAME    YEAR      PERCENTAGE
A       2001        3.3 
A       2002        2.3 
A       2003        5.0

我试过subset()，但由于我有其他值，它会过滤其他应该保留的值。

【问题讨论】：

df[!is.na(df$PERCENTAGE),] 呢？
您需要按YEAR 订购输出吗？您没有提到它，但是您的预期输出就是这种情况
按姓名排序，然后按每个姓名的年份排序

标签： r dplyr subset

【解决方案1】：

使用库 dplyr，您可以访问多个函数（如 filter()、arrange() 或 mutate( )) 能够让您修改数据框：

# the dataframe    
df <- data.frame(
      NAME = rep(c('A', 'B'), each = 3),
      YEAR = rep(2001:2003, length = 6),
      PERC = c(NA, NA, 5, 3.3, 2.3, NA)
    )

# load the library
library(dplyr)


df %>% 
  filter(!is.na(PERC)) %>%                         # filter missing values
  arrange(YEAR) %>%                                # order according YEAR
  mutate(NAME = replace(NAME, NAME == 'B', 'A'))   # change values

# result
  NAME YEAR PERC
1    A 2001  3.3
2    A 2002  2.3
3    A 2003  5.0

【讨论】：

这些都是dplyr的函数，所以library(dplyr)就够了。

【解决方案2】：

假设你的数据框被称为df:

library(dplyr)

df %>% na.omit() %>% mutate(NAME = "A")

结果：

  NAME YEAR PERC
1    A 2003  5.0
2    A 2001  3.3
3    A 2002  2.3

【讨论】：

这适用于示例数据，但它会 (a) 省略任何列中为 NA 的行，并且 (b) 将任何名称更改为“A”，而不仅仅是“B”更改为“A” .
不清楚这些是否是要求
请注意，我同意你的看法:)，另一个答案更笼统（+1）。但是根据问题中的信息，我使用了最少的代码