压缩代码：检查多个列是否遵循 R 中数据框中的布尔值
Condensing code: Check that multiple columns follow a boolean in data frame in R
我有一个具有一些 NA 值的数据框 (df)。我想提取跨多个列的 NA 值的行（在下面的示例中，我对第 12-20 列这样做）：
NArows = which(is.na(df[,20])&is.na(df[,19]&is.na(df[,18])&is.na(df[,17])&is.na(df[,16])&is.na(df[,15])&is.na(df[,14])&is.na(df[,13])&is.na(df[,12])))
是否有更易读（和简洁）的方法来完成此操作，而无需将每列条件都用 & 符号包围？
感谢您的帮助...
试试这个：
cols <- 12:20
NArows <- which(apply(df[cols],1,function(y)sum(!is.na(y))==0))
它将你的 df 切片到你关心的 'cols'，然后将测试 is.na() 应用于每一行，如果它发现这些列中的所有值都是 NA，它会添加该行数字到 NArows。
或者根据 david arenburg 的回答，这会标记具有 2 个或更多 NA 的任何行：
NArows <- which(rowSums(is.na(df[12:20])) > 1L)
调整它以更符合您的要求，这只会标记全部为 NA 的行：
cols <- 12:20
NArows <- which(rowSums(is.na(df[cols])) == ncol(df[cols]))
我有一个具有一些 NA 值的数据框 (df)。我想提取跨多个列的 NA 值的行（在下面的示例中，我对第 12-20 列这样做）：
NArows = which(is.na(df[,20])&is.na(df[,19]&is.na(df[,18])&is.na(df[,17])&is.na(df[,16])&is.na(df[,15])&is.na(df[,14])&is.na(df[,13])&is.na(df[,12])))
是否有更易读（和简洁）的方法来完成此操作，而无需将每列条件都用 & 符号包围？
感谢您的帮助...
试试这个：
cols <- 12:20
NArows <- which(apply(df[cols],1,function(y)sum(!is.na(y))==0))
它将你的 df 切片到你关心的 'cols'，然后将测试 is.na() 应用于每一行，如果它发现这些列中的所有值都是 NA，它会添加该行数字到 NArows。
或者根据 david arenburg 的回答，这会标记具有 2 个或更多 NA 的任何行：
NArows <- which(rowSums(is.na(df[12:20])) > 1L)
调整它以更符合您的要求，这只会标记全部为 NA 的行：
cols <- 12:20
NArows <- which(rowSums(is.na(df[cols])) == ncol(df[cols]))