在 R DataFrame 的一列中删除带有 NA 的行

R 编程语言中的 DataFrame 列可以具有由NA表示的空值。在本文中，我们将看到如何删除一列中带有 NA 的行。我们将看到各种删除具有 NA 值的行的方法。

使用中的数据：

方法

• 创建数据框
• 根据要删除的行选择列
• 遍历列搜索 na 值
• 选择行
• 使用特定方法删除此类行

方法一：使用 drop_na()

drop_na() 删除值等于 NA 的行。要使用这种方法，我们需要使用可以安装的“tidyr”库。

install.packages(“tidyverse”)

句法：

drop_na(name_of_the_column)

例子：

R

# Creating dataframe
student=data.frame(name=c("Ram","Geeta","John","Paul",
                          "Cassie","Jim","Dwight")
                   ,maths=c(7,8,NA,9,10,8,9)
                   ,science=c(5,7,6,8,NA,7,8)
                   ,history=c(7,NA,7,7,NA,7,7))
  
print(student)
  
library(tidyr)
student %>% drop_na(maths)

输出：

方法二：使用 is.na()

is.na()函数首先在列中查找 na 值，然后丢弃这些行。

句法：

is.na(name of the column)

例子：

电阻

# Creating dataframe
student=data.frame(name=c("Ram","Geeta","John","Paul",
                          "Cassie","Jim","Dwight")
                   ,maths=c(7,8,NA,9,10,8,9)
                   ,science=c(5,7,6,8,NA,7,8)
                   ,history=c(7,NA,7,7,NA,7,7))
  
print(student)
  
student[!is.na(student$science),]

输出：

方法三：使用complete.cases()

这个函数的作用和上面两种方法类似

句法：

complete.cases(name of the column)

例子：

电阻

# Creating dataframe
student=data.frame(name=c("Ram","Geeta","John","Paul",
                          "Cassie","Jim","Dwight")
                   ,maths=c(7,8,NA,9,10,8,9)
                   ,science=c(5,7,6,8,NA,7,8)
                   ,history=c(7,NA,7,7,NA,7,7))
  
print(student)
  
student[complete.cases(student$history),]

输出：