如何在 R 中删除所有包含 NA 的行？

要删除所有包含 NA 的行，我们可以使用 na.omit() 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些 NA 值，那么我们可以使用命令 na.omit(df) 删除所有包含至少一个 NA 的行。

这意味着如果数据框中有多列，则包含任何一个 NA 的行都将被删除。查看下面的示例以了解其工作原理。

示例 1

考虑以下数据框：

x1<-sample(c(NA,5,2),20,replace=TRUE)
x2<-sample(c(NA,10,100),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(x1,x2)
df1

创建以下数据框

   x1   x2
1   5  10
2  NA  10
3   5 100
4  NA  NA
5   5 100
6   2  NA
7   2  10
8   5 100
9  NA  10
10  2  10
11  5  NA
12 NA 100
13 NA  NA
14  2  NA
15 NA  10
16  5 100
17  2  NA
18 NA  NA
19 NA  10
20 NA  NA

要从上面创建的数据框的 df1 中删除包含至少一个 NA 的行，请将以下代码添加到上述代码段中：

x1<-sample(c(NA,5,2),20,replace=TRUE)
x2<-sample(c(NA,10,100),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(x1,x2)
na.omit(df1)

输出

如果您将以上所有代码段作为一个程序执行，则会生成以下输出：

  x1  x2
1  5  10
3  5 100
5  5 100
7  2  10
8  5 100
10 2  10
16 5 100

示例 2

以下代码段创建了一个示例数据框：

y1<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE)
y2<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE)
y3<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2

创建以下数据框

         y1           y2           y3
1        NA    -1.779384           NA
2        NA    -1.779384    0.7194928
3 0.5985389     0.389119    1.2007584
4        NA           NA           NA
5 1.2319630    -1.779384    1.2007584
6        NA           NA           NA
7 0.5985389     0.389119    1.2007584
8 0.5985389           NA    1.2007584
9 0.5985389     0.389119    0.7194928
10       NA           NA    0.7194928
11       NA           NA           NA 
12 1.2319630          NA    0.7194928
13 0.5985389          NA    0.7194928
14 1.2319630          NA    0.7194928
15 1.2319630   -1.779384    0.7194928
16 0.5985389   -1.779384    1.2007584
17 0.5985389   -1.779384    0.7194928
18 0.5985389    0.389119    1.2007584
19       NA    -1.779384           NA
20 0.5985389    0.389119    1.2007584

要从上面创建的数据框的 df2 中删除包含至少一个 NA 的行，请将以下代码添加到上述代码段中：

y1<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE)
y2<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE)
y3<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
na.omit(df2)

输出

如果您将以上所有代码段作为一个程序执行，则会生成以下输出：

         y1        y2          y3
3 0.5985389   0.389119  1.2007584
5 1.2319630 -1.779384   1.2007584
7 0.5985389   0.389119  1.2007584
9 0.5985389   0.389119  0.7194928
15 1.2319630 -1.779384  0.7194928
16 0.5985389 -1.779384  1.2007584
17 0.5985389 -1.779384  0.7194928
18 0.5985389  0.389119  1.2007584
20 0.5985389  0.389119  1.2007584

更新时间： 2023年9月2日

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