如何使用dplyr过滤数据而不会丢失NA行 [英] How to filter data without losing NA rows using dplyr

问题描述

如何在R中将数据子集化而不会丢失NA

该子集上方的帖子使用逻辑索引。 在dplyr中有办法吗？

The post above subsets using logical indexing. Is there a way to do it in dplyr?

此外， dplyr何时自动删除NA？经验，当我过滤掉一个特定的字符串时，它将删除NA，例如：

Also, when does dplyr automatically delete NAs? In my experience, it removes NA when I filter out a specific string, eg:

b = a %>% filter(col != "str")

我认为这不排除 NA code>值，但确实如此。但是当我使用其他格式的过滤时，它不会自动排除 NA ，例如：

I would think this would not exclude NA values but it does. But when I use other format of filtering, it does not automatically exclude NA, eg:

b = a %>% filter(!grepl("str", col))

我想了解过滤器的这一功能。我将不胜感激任何帮助。谢谢！

I would like to understand this feature of filter. I would appreciate any help. Thank you!

推荐答案

dplyr :: filter 的文档说。 ..与基本子集不同，条件条件为NA的行将被删除。

The documentation for dplyr::filter says... "Unlike base subsetting, rows where the condition evaluates to NA are dropped."

NA！= str 的值为 NA ，因此被过滤器丢弃。

NA != "str" evaluates to NA so is dropped by filter.

！grepl（ str，NA）返回 TRUE ，因此保留。

如果您希望过滤器保持 NA ，则可以执行 filter（is.na（col）| col！= str）

If you want filter to keep NA, you could do filter(is.na(col)|col!="str")

这篇关于如何使用dplyr过滤数据而不会丢失NA行的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！