我有一個像這樣的 data.frame：
dat <- data.frame(Subject = c("Andy","Andy","Bertha","Charlie","Charlie","Charlie"),
Sex = c("male","male","female","male","male","male"),
Measure1 = c(1,NA,2,1,NA,NA),
Measure2 = c(8,NA,7,6,NA,6))
出于技術原因，每個主題都可以有多個觀察結果，盡管并非每個觀察結果都必須包含有意義的資料。在我的示例資料中，我想洗掉第 2 行和第 5 行，條件是這些行除了主題的核心資料（“姓名”和“性別”）之外都是“NA”。
我只找到了完全空行或指向特定列的解決方案。在我的真實資料中，大約有 1.000 列。同樣，如果除了特定變數之外，行中沒有資料，我想洗掉整行。一個tidyverse-溶液將是非常受歡迎的，但不是必須的。
非常感謝大家！
uj5u.com熱心網友回復：
簡單
dat[rowMeans(is.na(dat[,grep("Measure",colnames(dat))]))<1,]
Subject Sex Measure1 Measure2
1 Andy male 1 8
3 Bertha female 2 7
4 Charlie male 1 6
6 Charlie male NA 6
uj5u.com熱心網友回復：
您可以嘗試創建一個列來計算每行的 NA 數量。然后使用 tidyverse 語法，您可以過濾您的行不接受的 NA 數量。
dat$na_count <- apply(dat, 1, function(x) sum(is.na(x)))
dat2 <- dat %>% filter(na_count<2)
uj5u.com熱心網友回復：
然而，另一種解決方案：
dat %>%
filter(!(is.na(Measure1) & is.na(Measure2)))
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