如果某一列中有 NA 值，如何删除该行
How to remove row if it has a NA value in one certain column
我的数据名为“dat”：
A B C
NA 2 NA
1 2 3
1 NA 3
1 2 3
如果 B 列中有 NA，我想删除所有行：
A B C
NA 2 NA
1 2 3
1 2 3
na.omit(dat) 删除所有带有 NA 的行，而不仅仅是 NA 在 B 列中的行。
我还想知道如何在两列中获取 NA 值。
感谢所有建议！
试试这个：
df<-data.frame(A=c(NA,1,1,1),B=c(2,2,NA,2),C=c(NA,3,3,3))
df<-df[-which(is.na(df$B)),]
df
A B C
1 NA 2 NA
2 1 2 3
4 1 2 3
最简单的解决方案是使用 is.na():
df[!is.na(df$B), ]
这给你：
A B C
1 NA 2 NA
2 1 2 3
4 1 2 3
如果您使用 tidyverse!
有一个优雅的解决方案
它包含提供方法 drop_na 的库 tidyr，阅读起来非常直观。
所以你只需要做：
library(tidyverse)
dat %>% drop_na("B")
或
dat %>% drop_na(B)
如果 B 是列名
这应该有效
dat <- dat[dat['B'].notnull()]
我的数据名为“dat”：
A B C
NA 2 NA
1 2 3
1 NA 3
1 2 3
如果 B 列中有 NA，我想删除所有行：
A B C
NA 2 NA
1 2 3
1 2 3
na.omit(dat) 删除所有带有 NA 的行，而不仅仅是 NA 在 B 列中的行。
我还想知道如何在两列中获取 NA 值。
感谢所有建议！
试试这个：
df<-data.frame(A=c(NA,1,1,1),B=c(2,2,NA,2),C=c(NA,3,3,3))
df<-df[-which(is.na(df$B)),]
df
A B C
1 NA 2 NA
2 1 2 3
4 1 2 3
最简单的解决方案是使用 is.na():
df[!is.na(df$B), ]
这给你：
A B C
1 NA 2 NA
2 1 2 3
4 1 2 3
如果您使用 tidyverse!
它包含提供方法 drop_na 的库 tidyr，阅读起来非常直观。
所以你只需要做：
library(tidyverse)
dat %>% drop_na("B")
或
dat %>% drop_na(B)
如果 B 是列名
这应该有效
dat <- dat[dat['B'].notnull()]