在任何列中使用 NA（缺失值）对所有行进行子集化

Question

我有一个包含 3000 个 obs 的数据集（teleco），其中有许多（332）个缺失值（NA）。当我尝试将所有缺失值子集到另一个数据帧中时，我奇怪地得到了 3745 个 obs。

clean = na.omit(teleco)
new = teleco[is.na(teleco[1:19])==TRUE, ]

干净 - 2668 obs of 19 vars

新 - 3745 个 obs，共 19 个变量

电信 - 3000 obs of 19 vars

我确定我做错了什么。有人可以帮忙吗？

Answer 1

如果我们需要对至少有一个 的行进行子集化NA，我们可以使用rowSums逻辑矩阵 ( is.na(teleco))创建一个索引，并将其转换为逻辑向量 ( !=0)。

teleco[rowSums(is.na(teleco))!=0,]

或者我们可以使用applywithMARGIN=1创建一个逻辑向量。

teleco[apply(is.na(teleco), 1, any),]

数据

set.seed(24)
teleco <- as.data.frame(matrix(sample(c(NA,0:10), 20*5, replace=TRUE), ncol=5))