R：过滤许多但不是全部列上的非缺失数据 数据

如何解决R：过滤许多但不是全部列上的非缺失数据 数据

有以下数据框，我们称之为df，观察如下

id	b	c	f	e_7	ic_107	d	g	j
1	23	3	66	97	8	5	7	0
2	1	1	5	7	不适用	不适用	不适用	不适用
3	不适用	2	79	5	5	4	9	0
4	0	2	32	1	6	6	1	0
5	36	6	9	49	9	不适用	不适用	不适用
6	0	2	32	1	6	7	8	9
7	36	不适用	不适用	49	9	0	0	1

我只想保留许多列中没有 NA 的记录，但不是所有列。比方说，b、c、d、g 和 j 列。

我目前将 filter 与 pipes 一起使用，但我想避免编码如下：

df_new <- df %>%
  filter(!is.na(b))%>%
  filter(!is.na(c))%>%
  filter(!is.na(d))%>%
  filter(!is.na(g))%>%
  filter(!is.na(j))

有没有更简单的方法来编写代码？

在这个例子中，我有 5 列用于过滤条件。在我的真实数据集中，我有 17 个。因此，我想避免上面的编码。

另外，不是简单的列名a,b,c,d...，我真实数据集的列有很长的名字，比如{ {1}}、lighteningdate、depression...，所以我想在编码中使用列号向量 (anxiety) 而不是列名列表。

解决方法

我们可以将 filter 与 if_all 一起使用

library(dplyr)
library(purrr)
df %>%
    filter(if_all(c(b,c,d,g,j),negate(is.na)))
#   id  b c  f e_7 ic_107 d g j
#1  1 23 3 66  97      8 5 7 0
#2  4  0 2 32   1      6 6 1 0
#3  6  0 2 32   1      6 7 8 9

---

或者指定索引

df %>%
    filter(if_all(c(2:3,7:9),~ !is.na(.)))

或者用complete.cases

df %>%
   filter(if_all(c(2:3,complete.cases))

类似于 base R 选项

df[complete.cases(df[c(2:3,7:9)]),]

数据

df <- structure(list(id = 1:7,b = c(23L,1L,NA,0L,36L,36L),c = c(3L,2L,6L,NA),f = c(66L,5L,79L,32L,9L,e_7 = c(97L,7L,49L,49L),ic_107 = c(8L,9L),d = c(5L,4L,0L
    ),g = c(7L,8L,0L),j = c(0L,1L)),class = "data.frame",row.names = c(NA,-7L
))

,

使用 subset + is.na + rowMeans 的另一个基本 R 选项

> subset(df,!is.na(rowMeans(cbind(b,j))))
  id  b c  f e_7 ic_107 d g j
1  1 23 3 66  97      8 5 7 0
4  4  0 2 32   1      6 6 1 0
6  6  0 2 32   1      6 7 8 9

,

你可以试试这个：

library(dplyr)
library(purrr)

df <- tribble(~id,~b,~c,~f,~e_7,~ic_107,~d,~g,~j,1,23,3,66,97,8,5,7,2,79,4,9,32,6,36,49,1)


df %>% filter(map_int(split(is.na(select(df,b,j)),1:nrow(df)),sum)<=2L)

,

您可以使用across(c(.,.,.))：

library(dplyr)
df %>%
  filter(across(c(a,c),~ !is.na(.)))
  a b  c  d
1 2 5 10 NA
2 3 6  7  3

模拟数据：

df <- data.frame(
  a = c(NA,b = c(4,7),c = c(8,10,6),d = c(NA,7)
)

,

您可以使用 const item = { accountsUrl: 'www.google.com',accountsDomain: 'www.yahoo.com' } const regex = /\$ENV\[(\w+)]/ let s = "foo$ENV[accountsDomain]bar"; s = s.replace(regex,(m,g1) => item[g1] || m); console.log(s); 计算每行中 rowSums 值的数量，并仅选择那些没有 NA 的行。

NA