Question

我想拍摄一个数据帧的子集并保持观察，其中只有某些列是NA而不是其他列。例如：

d <- data.frame(cat=c(1, 2, NA, NA), dog=c(3, 3, NA, 1), rabbit=c(.1, .2, .3, .4), python=c(3, 3, 3, 3))
d
    cat dog rabbit  python
1   1.0 3.0 0.1 3.0
2   2.0 3.0 0.2 3.0
3   NA  NA  0.3 3.0
4   NA  1.0 0.4 3.0

我如何优雅地仅获得观察4，即cat和cat只有NA的唯一观察？我知道我可以做到

d2 <- subset(d, is.na(cat)&!is.na(dog)&!is.na(rabbit)&!is.na(python))
    cat dog rabbit  python
4   NA  1.0 0.4 3.0

但是当我有很多功能时，这很麻烦，例如我有20个功能，我想要一个数据子集，其中只有4个是NA。有没有更优雅的方法来为我想要的每个is.na(featureOmitted)和!is.na(featureKept)输入featureOmitted和featureKept？一旦我有这些特定观察的数据帧，我如何删除我应用过滤器的NA列？

Answer 1

我们可以尝试

d[is.na(d$cat)&!rowSums(is.na(d[setdiff(names(d), "cat")])), , drop= FALSE]
# cat dog rabbit python
#4  NA   1    0.4      3

或者代替rowSums，我们可以将Reduce与|

一起使用

d[is.na(d$cat) & !Reduce(`|`, lapply(d[setdiff(names(d), "cat")], is.na)),, drop= FALSE]

紧凑的选项是

d[rowSums(is.na(d))==1 & is.na(d$cat),]

r仅用于某些列的子集数据帧

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