在 R 编程语言中使用 na 查找行

在 R 中，有时候我们需要删除或替换数据框（data frame）中的缺失值。有时候，我们需要先查找哪些行（或列）存在缺失值。在 R 中使用 na 函数可以轻松地查找含有缺失值的行。

na 函数

na 函数是 base 包自带的一个函数，其用途是判断一个向量、矩阵或数据框中哪些元素为缺失值（NA）。具体而言，当一个元素为 NA 时，na 函数会返回 TRUE；当一个元素不是 NA 时，na 函数会返回 FALSE。

x <- c(1, 2, NA, 4)
na(x)

[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

y <- matrix(c(1, 2, NA, 4), ncol = 2)
na(y)

      [,1]  [,2]
[1,] FALSE FALSE
[2,] FALSE FALSE
[3,]  TRUE FALSE
[4,] FALSE FALSE

我们可以看到，在上面两个例子中，含有缺失值的元素返回了 TRUE。

使用 na 查找行

为了使用 na 函数查找行，我们需要首先将数据框转置（transpose），这样每一行就变成了一列，每一列就变成了一行。接下来，我们可以使用 apply 函数沿着行方向应用 na 函数，这样返回的就是每一行是否含有缺失值的逻辑向量。最后，我们可以使用 which 函数返回逻辑向量中值为 TRUE 的下标，得到所有含有缺失值的行的下标。

# 产生一个数据框
df <- data.frame(A = c(1, 2, NA, 4), 
                 B = c(NA, 5, 6, NA), 
                 C = c(NA, 8, NA, NA))

# 将数据框转置
df_t <- t(df)

# 沿着行方向应用 na 函数
has_na <- apply(df_t, 2, na)

# 使用 which 函数找到含有缺失值的行
has_na_row <- which(rowSums(has_na) > 0)

has_na_row

[1] 2 3

上面的代码产生了一个数据框，含有三列和四行。我们首先使用 t 函数将数据框转置，然后使用 apply 函数沿着行方向应用 na 函数，得到了一个逻辑矩阵。接下来，我们使用 rowSums 函数对每一个行计算求和，得到了每一行含有缺失值的情况。最后，我们使用 which 函数找到含有缺失值的行的下标，结果为第二行和第三行。