{"id":4184,"date":"2023-07-13T00:49:45","date_gmt":"2023-07-13T00:49:45","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/filtro-dplyr-manter-na\/"},"modified":"2023-07-13T00:49:45","modified_gmt":"2023-07-13T00:49:45","slug":"filtro-dplyr-manter-na","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/filtro-dplyr-manter-na\/","title":{"rendered":"Como filtrar um quadro de dados sem perder linhas na usando dplyr"},"content":{"rendered":"

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Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para filtrar um quadro de dados sem perder linhas contendo valores NA usando fun\u00e7\u00f5es nos pacotes dplyr<\/strong> e Tidyr<\/strong> em R:<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (dplyr)\nlibrary<\/span> (tidyr)\n\n<\/strong>#filter for rows where team is not equal to 'A' (and keep rows with NA)<\/strong><\/span>\ndf <- df %>% filter((team !=<\/span> ' A<\/span> ') %>% replace_na( TRUE<\/span> ))<\/strong><\/pre>\n
 Observe que esta f\u00f3rmula usa a fun\u00e7\u00e3o replace_na()<\/strong> do pacote Tidyr<\/strong> para converter valores NA em TRUE para que n\u00e3o sejam removidos do quadro de dados durante a filtragem.<\/span><\/p>\n
 O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: Filtrar quadro de dados sem perder linhas NA usando dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Suponha que temos o seguinte quadro de dados em R que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre v\u00e1rios jogadores de basquete:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', NA, 'A', 'B', NA, 'C', 'C', 'C'),\n                 points=c(18, 13, 19, 14, 24, 21, 20, 28),\n                 assists=c(5, 7, 17, 9, 12, 9, 5, 12))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  team points assists\n1 to 18 5\n2 <NA> 13 7\n3 A 19 17\n4 B 14 9\n5 <NA> 24 12\n6 C 21 9\n7 C 20 5\n8 C 28 12\n<\/strong><\/pre>\n
 Agora suponha que usamos a fun\u00e7\u00e3o filter()<\/strong> do pacote dplyr<\/strong> para filtrar o quadro de dados para conter apenas as linhas cujo valor na coluna team<\/strong> n\u00e3o \u00e9 igual a A:<\/span><\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#filter for rows where team is not equal to 'A'<\/span>\ndf <- df %>% filter(team !=<\/span> ' A<\/span> ')\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n  team points assists\n1 B 14 9\n2 C 21 9\n3 C 20 5\n4 C 28 12\n<\/strong><\/pre>\n
 Observe que todas as linhas em que o valor na coluna da equipe<\/strong> \u00e9 igual a A foram filtradas, incluindo as linhas em que o valor na coluna da equipe<\/strong> \u00e9 igual a NA.<\/span><\/p>\n
 Se quisermos filtrar linhas onde equipe<\/strong> \u00e9 igual a A e manter<\/em> linhas com valores NA, podemos usar a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)\nlibrary<\/span> (tidyr)\n\n<\/strong>#filter for rows where team is not equal to 'A' (and keep rows with NA)<\/strong><\/span>\ndf <- df %>% filter((team !=<\/span> ' A<\/span> ') %>% replace_na( TRUE<\/span> ))\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n  team points assists\n1 <NA> 13 7\n2 B 14 9\n3 <NA> 24 12\n4 C 21 9\n5 C 20 5\n6 C 28 12\n<\/strong><\/pre>\n
 Observe que todas as linhas onde o valor na coluna da equipe<\/strong> \u00e9 igual a A foram filtradas, mas mantivemos as linhas onde o valor na coluna da equipe<\/strong> \u00e9 igual a NA.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa para a fun\u00e7\u00e3o Tidyr replace_na()<\/strong> aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como executar outras fun\u00e7\u00f5es comuns no dplyr:<\/span><\/p>\n
 Como filtrar por n\u00famero de linha usando dplyr<\/a>
 Como filtrar por m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es usando dplyr
 Como usar um filtro \u201cn\u00e3o inclu\u00eddo\u201d no dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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