根据横向NA计数过滤数据 [英] Filter data.frame based on rowwise NA count

问题描述

我想根据每一行的NA数量过滤一个 data.frame 。

I would like to filter a data.frame based on the number of NA's in each row.

如果我从以下开始，

> d
  A   B   C   E
1 2   2   6   7
2 4   9  NA  10
3 6  NA  NA   4
4 9   7   1   8

我想过滤 d 以删除列中有两个或更多NA的行A，B和C产生：

I would like to filter d to remove rows with 2 or more NA's in columns A, B, and C to yield:

  A   B   C   E
1 2   2   6   7
2 4   9  NA  10
4 9   7   1   8

推荐答案

为了重复性，请定义一个 data.frame 如下，各种数量的 NA 在每行中。

For reproducibility, define a data.frame as below with various numbers of NAs in each row.

df <- data.frame(
  A = c(1, 2, 3, NA),
  B = c(1, 2, NA, NA),
  C = c(1, NA, NA, NA),
  E = c(5, 6, 7, 8)
)

定义一个计数如果 NA 在给定行中的数字：

Define a function that counts the number if NA's in a given row:

countNA <- function(df) apply(df, MARGIN = 1, FUN = function(x) length(x[is.na(x)]))

根据问题的措辞，排除列 E 从此计算：

Based on the wording of the question, exclude column E from this calculation:

df_noE <- subset(df, select=-E)

现在计数 NA 在每行使用上面的功能：

Now count NAs in each row using the function above:

na_count <- countNA(df_noE)

现在过滤原始的 data.frame 这个数：

Now filter the original data.frame with this count:

df[na_count < 2,]

一起在一行中：

df[countNA(subset(df, select=-E)) < 2,]

这篇关于根据横向NA计数过滤数据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！