在R中删除数据文件的空行

Question

我有一个空行的数据集.我想删除它们:

myData<-myData[-which(apply(myData,1,function(x)all(is.na(x)))),]

它运作正常.但是现在我想在我的数据中添加一个列并初始化第一个值:

myData$newCol[1] <- -999

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "newCol", value = -999) : 
  replacement has 1 rows, data has 0

不幸的是它不起作用,我不明白为什么,我无法解决这个问题.当我使用以下方法一次删除一行时,它工作正常:

TgData = TgData[2:nrow(TgData),]

或类似的东西.

当我只使用前13000行时,它也可以工作.

但它不适用于我的实际数据,有32.000行.

我做错了什么？这对我来说似乎毫无意义.

Answer 1

我假设您要删除所有NA的行.然后,您可以执行以下操作:

data <- rbind(c(1,2,3), c(1, NA, 4), c(4,6,7), c(NA, NA, NA), c(4, 8, NA)) # sample data
data
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    1   NA    4
[3,]    4    6    7
[4,]   NA   NA   NA
[5,]    4    8   NA

data[rowSums(is.na(data)) != ncol(data),]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    1   NA    4
[3,]    4    6    7
[4,]    4    8   NA

如果要删除至少有一个NA的行,只需更改条件:

data[rowSums(is.na(data)) == 0,]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    6    7

Answer 2

如果您有空行而不是NA,则可以执行以下操作:

data[!apply(data == "", 1, all),]

要删除(NAs和空):

data <- data[!apply(is.na(data) | data == "", 1, all),]

Answer 3

以下是一些dplyr选项：

# sample data
df <- data.frame(a = c('1', NA, '3', NA), b = c('a', 'b', 'c', NA), c = c('e', 'f', 'g', NA))

library(dplyr)

# remove rows where all values are NA:
df %>% filter_all(any_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(any_vars(complete.cases(.)))  


# remove rows where only some values are NA:
df %>% filter_all(all_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(all_vars(complete.cases(.)))  

# or more succinctly:
df %>% filter(complete.cases(.))  
df %>% na.omit

# dplyr and tidyr:
library(tidyr)
df %>% drop_na

Answer 4

NA使用janitor包的s行的替代解决方案

myData %>% remove_empty("rows")