我正在尝试将我的列Math_G1，Math_G2和Math_G3的所有带有NA的行存储到数据集变量中。但是，当我这样做时，会弹出额外的行，这些行在其所有属性（包括行号）（例如NA.1，NA.2 ...）中都具有值作为NA的值。
我已经尝试使用c（）函数尝试滤除所有这些结果，但是这些行仍然存在，此外，我还使用了which（）函数，但它们仍然存在。
这是我的代码：
==我希望根据我的条件对输出进行过滤，但是所有行的值都不含NA，因此我不明白为什么最终结果返回NA。
这是数据集dat_small的预览：
dat <- read.csv(file = "final merged.csv", stringsAsFactors=FALSE, na.strings=c("NA", "NULL"))
dat_small <- dat[c("age","traveltime","studytime",
"failures","famrel","freetime","goout","Dalc","Walc",
"health","absences","Math_G1","Math_G2","Math_G3","Por_G1","Por_G2","Por_G3","DoubleSub")]
sample_size <- 500
all_set <- sample(1:length(dat[,1]),sample_size,replace = F)
dat <- dat_small[all_set,]
index_na_math <- which(is.na(c(dat$Math_G1,dat$Math_G2,dat$Math_G3)))
index_na_por <- which(is.na(c(dat$Por_G1,dat$Por_G2,dat$Por_G3)))
index_na_both <- c(index_na_math,index_na_por)
#each row of my dataset helps define a specific student
#portugese and math are subjects that students within the dataset takes
dat_purepor <- dat[which(index_na_math),] #students who takes only portugese
dat_puremath <- dat[c(index_na_por),] # students who takes only math
dat_math <- dat[c(-index_na_math),] #students who takes math + students who take both
dat_por <- dat[c(-index_na_por),] #students who take portugese + students who take both
dat_both <- dat[c(-index_na_both),] #students who takes both math and portugese
dat_purepor
dat_puremath
这是我运行dat_puremath数据集时发生的情况的预览。
> dat_small
age traveltime studytime failures famrel freetime goout Dalc Walc health absences Math_G1 Math_G2 Math_G3 Por_G1 Por_G2 Por_G3 DoubleSub
1 18 2 2 0 4 3 4 1 1 3 6 5 6 6 13 13 13 1
2 17 1 2 0 5 3 3 1 1 3 4 5 5 6 15 15 15 1
3 15 1 2 3 4 3 2 2 3 3 10 7 8 10 10 12 13 1
4 15 1 3 0 3 2 2 1 1 5 2 15 14 15 14 14 14 1
5 16 1 2 0 4 3 2 1 2 5 4 6 10 10 13 13 13 1
6 16 1 2 0 5 4 2 1 2 5 10 15 15 15 10 13 13 1
7 16 1 2 0 4 4 4 1 1 3 0 12 12 11 14 14 16 1
8 17 2 2 0 4 1 4 1 1 1 6 6 5 6 12 13 13 1
9 15 1 2 0 4 2 2 1 1 1 0 16 18 19 13 17 17 1
10 15 1 2 0 5 5 1 1 1 5 0 14 15 15 9 10 11 1
11 15 1 2 0 3 3 3 1 2 2 0 10 8 9 15 15 15 1
12 15 3 3 0 5 2 2 1 1 4 4 10 12 12 10 12 13 1
13 15 1 1 0 4 3 3 1 3 5 2 14 14 14 13 14 15 1
14 15 2 2 0 5 4 3 1 2 3 2 10 10 11 14 14 14 1
15 15 1 3 0 4 5 2 1 1 3 0 14 16 16 11 12 14 1
16 16 1 1 0 4 4 4 1 2 2 4 14 14 14 9 8 9 1
17 16 1 3 0 3 2 3 1 2 2 6 13 14 14 10 10 16 1
18 16 3 2 0 5 3 2 1 1 4 4 8 10 10 11 11 11 1
19 17 1 1 3 5 5 5 2 4 5 16 6 5 5 10 13 13 1
20 16 1 1 0 3 1 3 1 3 5 4 8 10 10 14 14 14 1
21 15 1 2 0 4 4 1 1 1 1 0 13 14 15 9 8 10 1
22 15 1 1 0 5 4 2 1 1 5 0 12 15 15 10 13 13 1
23 16 1 2 0 4 5 1 1 3 5 2 15 15 16 11 10 11 1
24 16 2 2 0 5 4 4 2 4 5 0 13 13 12 14 14 14 1
25 15 1 3 0 4 3 2 1 1 5 2 10 9 8 10 11 10 1
26 16 1 1 2 1 2 2 1 3 5 14 6 9 8 13 13 13 1
27 15 1 1 0 4 2 2 1 2 5 2 12 12 11 12 11 12 1
28 15 1 1 0 2 2 4 2 4 1 4 15 16 15 14 12 12 1
29 16 1 2 0 5 3 3 1 1 5 4 11 11 11 10 10 1 1
30 16 1 2 0 4 4 5 5 5 5 16 10 12 11 9 12 12 1
31 15 1 2 0 5 4 2 3 4 5 0 9 11 12 9 10 11 1
32 15 2 2 0 4 3 1 1 1 5 0 17 16 17 14 14 16 1
33 15 1 2 0 4 5 2 1 1 5 0 17 16 16 14 14 16 1
34 15 1 2 0 5 3 2 1 1 2 0 8 10 12 10 13 13 1
35 16 1 1 0 5 4 3 1 1 5 0 12 14 15 9 12 12 1
36 15 2 1 0 3 5 1 1 1 5 0 8 7 6 14 13 12 1
37 15 1 3 0 5 4 3 1 1 4 2 15 16 18 14 14 16 1
38 16 2 3 0 2 4 3 1 1 5 7 15 16 15 9 9 8 1
39 15 1 3 0 4 3 2 1 1 5 2 12 12 11 14 13 12 1
40 15 1 1 0 4 3 1 1 1 2 8 14 13 13 14 13 12 1
41 16 2 2 1 3 3 3 1 2 3 25 7 10 11 13 13 13 1
42 15 1 1 0 5 4 3 2 4 5 8 12 12 12 10 13 13 1
43 15 1 2 0 4 3 3 1 1 5 2 19 18 18 9 12 12 1
44 15 1 1 0 5 4 1 1 1 1 0 8 8 11 10 13 13 1
45 16 2 2 1 4 3 3 2 2 5 14 10 10 9 11 11 11 1
46 15 1 2 0 5 2 2 1 1 5 8 8 8 6 12 11 12 1
47 16 1 2 0 2 3 5 1 4 3 12 11 12 11 10 11 11 1
48 16 1 4 0 4 2 2 1 1 2 4 19 19 20 14 14 16 1
49 15 1 2 0 4 3 3 2 2 5 2 15 15 14 10 13 13 1
50 15 1 2 1 4 4 4 1 1 3 2 7 7 7 15 15 15 1
51 16 3 2 0 4 3 3 2 3 4 2 12 13 13 13 13 13 1
52 15 1 2 0 4 3 3 1 1 5 2 11 13 13 16 14 16 1
53 15 2 1 1 5 5 5 3 4 5 6 11 11 10 14 14 16 1
54 15 1 1 0 3 3 4 2 3 5 0 8 10 11 11 12 13 1
55 15 1 1 0 5 3 4 4 4 1 6 10 13 13 13 12 13 1
[ reached getOption("max.print") -- omitted 889 rows ]
有人可以解释为什么会发生这种情况以及如何解决吗？谢谢！
答案 0 :(得分：1)
在建立索引时，使用is.na(c(dat$Math_G1,dat$Math_G2,dat$Math_G3))会创建一个长度为3*nrow(dat)的数组，因此在应用索引时，一旦超过索引编号nrow(dat)，它的行为将不会达到预期的效果。
尝试以下
index_na_math <- (is.na(dat$Math_G1) | is.na(dat$Math_G2) | is.na(dat$Math_G3))
与另一个相似，然后
index_na_both <- index_na_math | index_na_por
# or depending what you mean by 'both'
index_na_both <- index_na_math & index_na_por
使用dat_math <- dat[!index_na_math,]的子集将产生预期的结果（其他情况则是如此）。