在多列上过滤基于NA的数据帧

Question

我有以下数据框，可以调用它df，并带有以下观察结果：

id   type   company
1    NA      NA
2    NA      ADM
3    North   Alex
4    South   NA
NA   North   BDA
6    NA      CA

我想只保留“type”和“company”列中没有NA的记录。

id   type   company
3    North   Alex
NA   North   BDA

我试过了：

 df_non_na <- df[!is.na(df$company) || !is.na(df$type), ]

但是这没用。

提前致谢

Answer 1

我们可以获取两列的逻辑索引，使用&并对行进行子集化。

df1[!is.na(df1$type) & !is.na(df1$company),]
# id  type company
#3  3 North    Alex
#5 NA North     BDA

或者在逻辑矩阵（rowSums）上使用is.na(df1[-1])进行子集化。

df1[!rowSums(is.na(df1[-1])),]

Answer 2

您需要使用 drop_na()

library(dplyr)

new_df <- df %>% drop_na(type, company)

Answer 3

您需要AND运算符（＆），而不是OR（|） 我还强烈建议通过使用dplyr函数filter（）和dplyr中的管道运算符％>％来建议使用tidyverse方法：

library(dplyr)
df_not_na <- df %>% filter(!is.na(company) & !is.na(type))

Answer 4

使用dplyr，您还可以使用filter_at函数

library(dplyr)
df_non_na <- df %>% filter_at(vars(type,company),all_vars(!is.na(.)))

Answer 5

你可以使用

na.omit(data_frame_name)