为什么我在计数和过滤后丢失了我的 NA (dplyr)

Why I loose my NA's after count and filter (dplyr)

我在计数后创建了以下数据框:

df <- structure(list(Procedure_priority = structure(c(4L, 1L, 2L, 3L, NA, 5L),
                                                    .Label = c("A", "B", "C", "D", "-1"), 
                                                    class = "factor"), n = c(10717L, 4412L, 2058L, 1480L, 323L, 2L)), 
                class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L), .Names = c("Procedure", "n"))


# A tibble: 6 x 2
  Procedure     n
  <fct>     <int>
1 D         10717
2 A          4412
3 B          2058
4 C          1480
5 <NA>        323
6 -1            2

我要过滤“-1”。但是如果我对“-1”进行过滤,我也会失去我的 NA。即:

df %>% 
  filter(Procedure!="-1")

# A tibble: 4 x 2
  Procedure     n
  <fct>     <int>
1 D         10717
2 A          4412
3 B          2058
4 C          1480

我需要我的 NA。

来自filter()的帮助文件

...Only rows where the condition evaluates to TRUE are kept...

NA != -1
[1] NA

由于您的条件 returns 为 NA(因此不正确),您需要第二个 OR 条件:

df %>% 
  filter(Procedure != -1 | is.na(Procedure))

您的问题已经得到解答,但如果您的列表较短(即,您不只是排除一个值),您可以使用 %in% 并仍然保留 NA。

# Keep A, D, and NA; aka dropping B, C, and -1
keep_these_procs <- c("A", "D", NA)

df %>%
  filter(Procedure %in% keep_these_procs)