如何根据另一个变量的缺失值返回 ID 列表？

Question

自从我使用 R 以来已经有一段时间了，所以很抱歉问了这么一个基本的问题：s

我有一个变量，其中包含相同 ID 的基线、4 个月和 12 个月的数据。我实际上是想弄清楚哪些 ID 在 4 个月内丢失了数据，因此我可以从整个数据集中删除这些 ID。

   ID     Baseline  4MOS     12MOS
123_ABC   53.5       NA       NA
456_DEF   45.1       32.5     12.2
789_GHI   45.4       NA       NA
923_JKL   88.4       11.1     23.1
734_BBB   45.4       20.1     NA
343_CHF   22.1       16.1     NA

我已经确定了缺少 4 个月数据的行号：

clean <- which(is.na(df$4MONTHS))

这是我后来尝试将 ID 返回给我的代码，但它只是给了我一条消息“错误：尝试应用非函数”：

clean <- list(df$ID(which(is.na(df$4MOS))))

非常感谢任何帮助：这个！

Answer 1

编辑：

要获得带有NAs 的ID（这里我们假设所有都是NA 而不仅仅是任何NA。在后一种情况下，请改用anyNA）：

df %>% 
   group_by(ID) %>% 
   filter(all(is.na(X4MOS))) %>% 
   pull(ID)
[1] "123_ABC" "789_GHI"

base（无分组）：

df[is.na(df["X4MOS"]),"ID"]
[1] "123_ABC" "789_GHI"

ORIGINAL：返回所有不是NA

dplyr 解决方案：

df %>% 
   group_by(ID) %>% 
   filter(!all(is.na(X4MOS)))
# A tibble: 4 x 4
# Groups:   ID [4]
  ID      Baseline X4MOS X12MOS
  <chr>      <dbl> <dbl>  <dbl>
1 456_DEF     45.1  32.5   12.2
2 923_JKL     88.4  11.1   23.1
3 734_BBB     45.4  20.1   NA  
4 343_CHF     22.1  16.1   NA 

与base（无分组）：

df[!is.na(df["X4MOS"]),]
       ID Baseline X4MOS X12MOS
2 456_DEF     45.1  32.5   12.2
4 923_JKL     88.4  11.1   23.1
5 734_BBB     45.4  20.1     NA
6 343_CHF     22.1  16.1     NA

数据：

df <- structure(list(ID = c("123_ABC", "456_DEF", "789_GHI", "923_JKL", 
"734_BBB", "343_CHF"), Baseline = c(53.5, 45.1, 45.4, 88.4, 45.4, 
22.1), X4MOS = c(NA, 32.5, NA, 11.1, 20.1, 16.1), X12MOS = c(NA, 
12.2, NA, 23.1, NA, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))