Cara menghapus baris menggunakan dplyr (dengan contoh)
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk menghapus baris dari bingkai data di R menggunakan dplyr:
1. Hapus baris mana pun dengan NA
df %>%
n / A. omit ()
2. Hapus baris mana pun dengan NA di kolom tertentu
df %>% filter( ! is. na (column_name))
3. Hapus duplikat
df %>%
distinct()
4. Hapus baris berdasarkan posisi indeks
df %>% filter( ! row_number() %in% c(1, 2, 4))
5. Hapus baris berdasarkan kondisi
df %>%
filter(column1 == ' A ' | column2 > 8)
Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan masing-masing metode ini dalam praktik dengan kerangka data berikut:
library (dplyr)
#create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'),
points=c(4, NA, 7, 5, 9, 9),
assists=c(1, 3, 5, NA, 2, 2))
#view data frame
df
team points assists
1 to 4 1
2 A NA 3
3 B 7 5
4 B 5 NA
5 C 9 2
6 C 9 2
Contoh 1: Hapus baris mana pun dengan NA
Kode berikut menunjukkan cara menghapus baris apa pun yang berisi nilai NA dari bingkai data:
#remove any row with NA df %>% n / A. omit () team points assists 1 to 4 1 3 B 7 5 5 C 9 2 6 C 9 2
Contoh 2: Hapus baris mana pun dengan NA di kolom tertentu
Kode berikut menunjukkan cara menghapus setiap baris yang berisi nilai NA di kolom tertentu:
#remove any row with NA in 'points' column: df %>% filter( ! is. na (dots)) team points assists 1 to 4 1 2 B 7 5 3 B 5 NA 4 C 9 2 5 C 9 2
Contoh 3: Hapus baris duplikat
Kode berikut menunjukkan cara menghapus baris duplikat:
#remove duplicate rows
df %>%
distinct()
team points assists
1 to 4 1
2 A NA 3
3 B 7 5
4 B 5 NA
5 C 9 2
Contoh 4: Hapus baris berdasarkan posisi indeks
Kode berikut menunjukkan cara menghapus baris berdasarkan posisi indeks:
#remove rows 1, 2, and 4 df %>% filter( ! row_number() %in% c(1, 2, 4)) team points assists 1 B 7 5 2 C 9 2 3 C 9 2
Contoh 5: Hapus baris berdasarkan kondisi
Kode berikut menunjukkan cara menghapus baris berdasarkan kondisi tertentu:
#only keep rows where team is equal to 'A' or points is greater than 8 df %>% filter(column1 == ' A ' | column2 > 8) team points assists 1 to 4 1 2 A NA 3 3 C 9 2 4 C 9 2
Sumber daya tambahan
Tutorial berikut menjelaskan cara menjalankan fungsi umum lainnya di dplyr:
Cara memilih kolom berdasarkan indeks menggunakan dplyr
Cara mengurutkan variabel berdasarkan kelompok menggunakan dplyr
Bagaimana cara mengganti NA dengan Zero di dplyr