Question

我的数据如下：

library(tidyverse)

df <- tribble(
    ~a, ~b, ~c,
    1, 2, 3, 
    1, NA, 3, 
    NA, 2, 3
)

我可以使用NA删除所有drop_na()观察结果：

df %>% drop_na()

或删除单个列中的所有NA个观察结果（例如a）：

df %>% drop_na(a)

为什么我不能使用常规!=过滤器管道？

df %>% filter(a != NA)

为什么我们必须使用tidyr的特殊功能去除NA？

Answer 1

来自@Ben Bolker：

[T]他与dplyr :: filter（）
没有任何关系

来自@Marat Talipov：

[A]与NA的比较，包括NA == NA，将返回NA

来自related answer @farnsy：

==运算符不会像您期望的那样处理NA。

将NA视为含义＆＃34;我不知道那里有什么＆＃34;。正确答案   至3> NA显然是NA，因为我们不知道是否缺失值   是否大于3。嗯，NA == NA也一样。他们是   两个缺失值但真实值可能完全不同，所以   正确的答案是＆＃34;我不知道。＆＃34;

R不知道你在分析中做了什么，所以不是   可能会引入以后最终发布的错误   令你尴尬的是，它不允许比较运营商思考NA   是一个价值。

Answer 2

例如：

你可以使用：

df %>% filter(!is.na(a))

删除a列中的NA。

Answer 3

如果某人于2020年在这里，在制作完所有管道之后，如果u管道%>% na.exclude将带走管道中的所有NA！

使用dplyr :: filter（）删除NA观察值

3 个答案: