压缩代码：检查多个列是否遵循R中数据框中的布尔值

Question

我有一个具有一些NA值的数据框（df）。我想提取多列中存在NA值的行（在下面的示例中，我对第12-20列执行此操作）：

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])))

是否有更可读（和简洁）的方法来实现这一点，而不是将每个列条件包围在＆amp;登录？

感谢您的帮助......

Answer 1

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切割成你关心的'cols'，然后将每个行应用于测试is.na（），如果它发现那些cols中的所有值都是NA，则将该行号添加到NArows。

或者根据david arenburg的回答，这会标记任何有2个或更多NA的行：

NArows <- which(rowSums(is.na(df[12:20])) > 1L)

使其更符合您的要求，这只标记所有都是NA的行：

cols <- 12:20
NArows <- which(rowSums(is.na(df[cols])) == ncol(df[cols]))