R - 如何根据某些变量中 NA 值的数量排除个案

Question

我有一个包含 22 个变量的数据框（我不能在此处 post，因为数据是机密的）。我需要删除所有在变量 4 到 22 中都具有 NA 的案例。因此，如果某个案例在变量 4 到 22 中至少有一个非 NA，我必须保留它。前三个变量中是否存在 NA 值无关紧要，但我还需要将这三个变量保留在我的数据框中。

我正在尝试这段代码：

df<-df[rowSums(is.na(df[,c(4:22)]))==19]

但是我收到一个错误：

Error in `[.data.frame`(df, rowSums(is.na(df[, c(4:22)])) == 19) : 
undefined columns selected

有人对做什么有什么建议吗？谢谢！

Answer 1

您已经非常接近解决方案了。您可以在 4:22 列上尝试 colSums。此外，包括 3 TRUE 以保持选中前 3 列。

df[c(rep(TRUE,3),colSums(is.na(df[4:22])) != nrow(df) )]

如果 OP 想要排除 rows 以及列 4:22 中的所有 NA 值，那么解决方案可能是：

df[rowSums(is.na(df[,c(4:22)])) != 19, ]

将上述解决方案应用于具有 8 列的数据框：

df[c(rep(TRUE,3),colSums(is.na(df[4:8])) != nrow(df) )]
#    ID Status V1 V2 V3 V4 V5
# 1   1      0  1  0  0  0  1
# 2   1      0  1  0  0  0  1
# 3   1      1  1  1  1  1  1
# 4   2      0  2  0  0  0  2
# 5   2      1  2  1  1  1  2
# 6   2     NA  2 NA NA NA  2
# 7   3      0  3  0  0  0  3
# 8   3      1  3  1  1  1  3
# 9   3     NA  3 NA NA NA  3
# 10  3     NA  3 NA NA NA  3

样本data.frame

   ID Status V1 V2 V3 V4 V5 V6
1   1      0  1  0  0  0  1 NA
2   1      0  1  0  0  0  1 NA
3   1      1  1  1  1  1  1 NA
4   2      0  2  0  0  0  2 NA
5   2      1  2  1  1  1  2 NA
6   2     NA  2 NA NA NA  2 NA
7   3      0  3  0  0  0  3 NA
8   3      1  3  1  1  1  3 NA
9   3     NA  3 NA NA NA  3 NA
10  3     NA  3 NA NA NA  3 NA

R - 如何根据某些变量中 NA 值的数量排除个案

R - How to exclude cases based on the number of NA values in certain variables

r

subset

missing-data