Dplyrを使用してna値を持つ行を削除する方法
dplyrパッケージの次のメソッドを使用して、NA 値を持つ行を削除できます。
方法 1: 任意の列で NA 値を持つ行を削除する
library (dplyr) #remove rows with NA value in any column df %>% n / A. omit ()
方法 2: 特定の列で NA 値を持つ行を削除する
library (dplyr) #remove rows with NA value in 'col1' or 'col2' df %>% filter_at(vars(col1, col2), all_vars( ! is. na (.)))
方法 3: 特定の列の NA 値を持つ行を削除する
library (dplyr) #remove rows with NA value in 'col1' df %>% filter( ! is. na (col1))
次の例は、次のデータ フレームでこれらのメソッドを実際に使用する方法を示しています。
#create data frame with some missing values
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C'),
points=c(99, 90, 86, 88, NA),
assists=c(33, NA, 31, 39, 34),
rebounds=c(NA, 28, 24, 24, 28))
#view data frame
df
team points assists rebounds
1 A 99 33 NA
2 A 90 NA 28
3 B 86 31 24
4 B 88 39 24
5 C NA 34 28
方法 1: 任意の列で NA 値を持つ行を削除する
次のコードは、データ フレームの任意の列で NA 値を持つ行を削除する方法を示しています。
library (dplyr) #remove rows with NA value in any column df %>% n / A. omit () team points assists rebounds 3 B 86 31 24 4 B 88 39 24
残っている 2 行のみは、どの列にも NA 値が含まれていない行です。
方法 2: 特定の列で NA 値を持つ行を削除する
次のコードは、データ フレームの任意の列で NA 値を持つ行を削除する方法を示しています。
library (dplyr) #remove rows with NA value in 'points' or 'assists' columns df %>% filter_at(vars(points, assists), all_vars( ! is. na (.))) team points assists rebounds 1 A 99 33 NA 2 B 86 31 24 3 B 88 39 24
残っている行は、「ポイント」列または「アシスト」列に NA 値が含まれていない行のみです。
方法 3: 特定の列の NA 値を持つ行を削除する
次のコードは、データ フレームの特定の列で NA 値を持つ行を削除する方法を示しています。
library (dplyr) #remove rows with NA value in 'points' column df %>% filter( ! is. na (dots)) team points assists rebounds 1 A 99 33 NA 2 A 90 NA 28 3 B 86 31 24 4 B 88 39 24
残っている行は、「ポイント」列に NA 値がない行のみです。
追加リソース
次のチュートリアルでは、dplyr を使用して他の一般的な操作を実行する方法について説明します。
dplyr: 特定の文字列を含む行をフィルタリングする方法
dplyr: NA 値をゼロに置き換える方法
dplyr: 「含まれていない」フィルターの使用方法