我有同样的问题,如解决here,但我必须使用data. table。
什么是最好的数据。表的方式来过滤掉所有行,其中特定/“相关”列都是NA,不重要的是什么其他“不相关”列显示(NA /或不)。
library(data.table)
df <- data.frame('epoch' = c(1,2,3),
'irrel_2' = c(NA,4,5),
'rel_1' = c(NA, NA, 8),
'rel_2' = c(3,NA,7)
)
df
#> epoch irrel_2 rel_1 rel_2
#> 1 1 NA NA 3
#> 2 2 4 NA NA
#> 3 3 5 8 7
setDT(df)
wrong <- na.omit(df, cols = 3:4)
创建于2023-05-25带有reprex v2.0.2
我只想过滤掉第2行。你的解决方案是什么?
4条答案
按热度按时间kxxlusnw1#
如果“相关性”的确定是明确的,我们可以使用
patterns
,或者您也可以使用名称向量。从那里,我们可以使用rowSums(!is.na(.))
找到至少一个非NA
值。epggiuax2#
您可以按以下方式解决问题:
klr1opcd3#
我们可以这样做:
xytpbqjk4#
使用
dplyr
data.table