在多列上使用 any() 或 all() 与 is.na()

Question

我想从数据集中删除全部为 NA 的行（也称为保留具有任何非 NA 的行）作为列列表。我如何更新此代码以便x&y作为向量提供？这将使我能够灵活地添加和删除列以进行检查。

library(dplyr)

ds <- 
  tibble(
  id = c(1:4),
    x = c(NA, 1, NA, 4),
    y = c(NA, NA , 3, 4)
  ) 

ds %>%
  rowwise() %>%
  filter(
    any(
      !is.na(x),
      !is.na(y)
    ) 
  ) %>% 
  ungroup()

我正在尝试编写类似的内容any(!is.na(c(x,y)))，但我不确定如何向is.na().

Answer 1

我们可以filter_at使用any_vars

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ds %>% \n   filter_at(vars(x:y), any_vars(!is.na(.)))\n# A tibble: 3 x 3\n#     id     x     y\n#  <int> <dbl> <dbl>\n#1     2     1    NA\n#2     3    NA     3\n#3     4     4     4\n

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-更新 - 2022 年 2 月 7 日

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在新版本中dplyr（如@GitHunter0建议）可以使用if_all/if_any或across

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ds %>%\n    filter(if_any(x:y, complete.cases))\n# A tibble: 3 \xc3\x97 3\n     id     x     y\n  <int> <dbl> <dbl>\n1     2     1    NA\n2     3    NA     3\n3     4     4     4\n

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