在data.frame中删除具有NAs（缺失值）的行
我想删除此数据框中所有列中包含NA的行。 以下是我的示例数据框。
gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234 0 NA NA NA NA
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
3 ENSG00000221622 0 NA NA NA NA
4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2
5 ENSG00000207431 0 NA NA NA NA
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
基本上，我想获得如下的数据框。
gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
另外，我想知道如何只筛选一些列，所以我也可以得到这样的数据框：
gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
另请检查complete.cases ：
> final[complete.cases(final), ]
gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
na.omit更适合于删除所有NA 。 complete.cases允许通过仅包含数据帧的某些列来进行部分选择：
> final[complete.cases(final[ , 5:6]),]
gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
您的解决方案无法工作。 如果您坚持使用is.na ，那么您必须执行以下操作：
> final[rowSums(is.na(final[ , 5:6])) == 0, ]
gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
但使用complete.cases更清晰，更快。
试试na.omit(your.data.frame) 。 至于第二个问题，尝试将其作为另一个问题发布（为了清晰起见）。
我更喜欢以下方式来检查行是否包含任何NAs：
row.has.na <- apply(final, 1, function(x){any(is.na(x))})
这将返回逻辑向量，其值表示一行中是否有任何NA。 您可以使用它来查看您必须删除多少行：
sum(row.has.na)
并最终放弃它们
final.filtered <- final[!row.has.na,]
对于使用某些部分NAs过滤行，它变得有点棘手（例如，您可以将'final [，5：6]'提供给'apply'）。 一般来说，Joris Meys的解决方案似乎更加优雅。
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