如何删除嵌套数据帧中具有NA的行？
可能的重复项：
删除数据中具有NAs（缺少值）的行。框架
如何删除具有NA值的“行”？
我有一个嵌套的数据框，大约有400个文件，大约65k行。我想从嵌套数据框df中删除所有带有NA的行。我尝试了na。省略（df），但似乎不起作用。我不确定我是否遗漏了什么。谢谢
df
[[1]]
V1 V2 V3
1 ID SignalIntensity SNR
2 109 6.1823089314 0.8453576915
3 110 10.1727771385 4.3837077591
4 111 7.2922746927 NA
5 112 8.8984671629 2.3192184908
6 113 NA 3.7133402249
7 114 7.9850187685 1.5008899345
8 116 7.7893230124 NA
9 117 7.1948346495 1.134973824
10 118 6.5727729751 0.9041846475
11 119 NA 0.7098581049
12 120 9.3711264685 2.9968456969
13 121 6.1549436434 0.7777584058
[[2]]
V1 V2 V3
1 ID SignalIntensity SNR
2 118 6.5727729751 0.9041846475
3 119 5.3775194293 NA
4 120 9.3711264685 2.9968456969
5 121 6.1549436434 0.7777584058
6 123 5.7974462402 0.7235424803
7 124 NA 0.7019574482
8 125 7.0145371807 0.343334334
9 126 6.0891591319 0.797164982
10 127 6.3148197657 0.7845943688
[[3]]
V1 V2 V3
1 ID SignalIntensity SNR
2 109 6.1823089314 0.8453576915
3 110 10.1727771385 4.3837077591
4 111 7.2922746927 1.0725751161
5 112 8.8984671629 NA
6 113 9.5910338232 3.7133402249
7 114 7.9850187685 1.5008899345
8 116 7.7893230124 1.3636655582
9 117 7.1948346495 NA
10 118 6.5727729751 0.9041846475
11 119 5.3775194293 0.7098581049
12 120 9.3711264685 2.9968456969
我的最终数据应该是这样的。
df
[[1]]
V1 V2 V3
1 ID SignalIntensity SNR
2 109 6.1823089314 0.8453576915
3 110 10.1727771385 4.3837077591
5 112 8.8984671629 2.3192184908
6 113 9.5910338232 3.7133402249
7 114 7.9850187685 1.5008899345
9 117 7.1948346495 1.134973824
10 118 6.5727729751 0.9041846475
12 120 9.3711264685 2.9968456969
13 121 6.1549436434 0.7777584058
[[2]]
V1 V2 V3
1 ID SignalIntensity SNR
2 118 6.5727729751 0.9041846475
4 120 9.3711264685 2.9968456969
5 121 6.1549436434 0.7777584058
6 123 5.7974462402 0.7235424803
8 125 7.0145371807 0.343334334
9 126 6.0891591319 0.797164982
10 127 6.3148197657 0.7845943688
[[3]]
V1 V2 V3
1 ID SignalIntensity SNR
2 109 6.1823089314 0.8453576915
3 110 10.1727771385 4.3837077591
4 111 7.2922746927 1.0725751161
6 113 9.5910338232 3.7133402249
7 114 7.9850187685 1.5008899345
8 116 7.7893230124 1.3636655582
9 117 7.1948346495 1.134973824
10 118 6.5727729751 0.9041846475
11 119 5.3775194293 0.7098581049
12 120 9.3711264685 2.9968456969
共有2个答案
purrr库也可以与na一起使用。省略
map(df, na.omit)
另一种选择是在map中创建匿名函数
map(df, ~(.x %>% filter(complete.cases(.))))
如果您希望保存NA记录以备日后调查，那么最后一次迭代可能会很有用（这是一个很好的实践）。只需添加not
具有NA的任何行的限定符，如下所示：
map(df, ~(.x %>% filter(!complete.cases(.))))
最后，如果你最关心的是做计算，你可以考虑用NAs替换所有的
map(df, ~replace(., is.na(.), 0) )
df是一个“数据”列表。框架'。因此，您可以使用lappy
lapply(df, na.omit)
观察到的另一件事是数据框列表中的第一行是“字符”。我假设您使用了read.table与头=FALSE，而头实际上在那里。可能是，你需要再次读取文件使用
files <- list.files #if all the files are in the working directory
lst <- lapply(files, read.table, header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
lapply(lst, na.omit)
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