Удалить строку, если какой-либо столбец содержит определенную строку
Я пытаюсь найти лучший подход в R, чтобы удалить строки, содержащие определенную строку, в моем случае "no_data".
У меня есть данные из внешнего источника, который вменяет na с 'no_data'
Вот пример:
time |speed |wheels
1:00 |30 |no_data
2:00 |no_data|18
no_data|no_data|no_data
3:00 |50 |18
Я хочу просмотреть данные и удалить каждую строку, содержащую эту строку "no_data" в любом столбце. У меня было много проблем с этим. Я пробовал использовать sapply, filter, grep и комбинации из трех. Я ни в коем случае не эксперт r, так что это может быть просто неправильно использовать их. Любая помощь будет оценена.
Ответы
Ответ 1
Мы можем использовать rowSums
для создания логического vector
и подмножества на его основе
df1[rowSums(df1 == "no_data")==0, , drop = FALSE]
# time speed wheels
#4 3:00 50 18
данные
df1 <- structure(list(time = c("1:00", "2:00", "no_data", "3:00"), speed = c("30",
"no_data", "no_data", "50"), wheels = c("no_data", "18", "no_data",
"18")), .Names = c("time", "speed", "wheels"), class = "data.frame",
row.names = c(NA, -4L))
Ответ 2
Вы можете прочитать данные с помощью na.strings = 'no_data'
, чтобы установить их как NA
, а затем просто опустить NA (или взять complete.cases
), т.е. (с использованием набора данных @akrun)
d1 <- read.table(text = 'time speed wheels
1 1:00 30 no_data
2 2:00 no_data 18
3 no_data no_data no_data
4 3:00 50 18', na.strings = 'no_data', h=TRUE)
d1[complete.cases(d1),]
# time speed wheels
#4 3:00 50 18
#OR
na.omit(d1)
# time speed wheels
#4 3:00 50 18
Ответ 3
Опция dplyr: (используя данные @Akrun)
require(dplyr)
df1 %>% filter_all(all_vars(!grepl('no_data',.)))
time speed wheels
1 3:00 50 18
Предостережение:
Это работает, только если вы хотите удалить все строки с этой строкой. Если вы хотите получить все строки с этой строкой, all_vars(grepl('no_data',.)
(Без !
) Будет недостаточно: это позволит получить только те строки, в которых все столбцы содержат строку. В этом случае используйте filter_all(any_vars())
вместо этого.
Ответ 4
Ответ akrun - быстрый, правильный и простой, насколько это возможно:)
однако, если вы хотите сделать вашу жизнь более сложной, вы также можете сделать:
dat
time speed wheels
1 1:00 30 no_data
2 2:00 no_data 18
3 no_data no_data no_data
4 3:00 50 18
dat$new <- apply(dat[,1:3], 1, function(x) any(x %in% c("no_data")))
dat <- dat[!(dat$new==TRUE),]
dat$new <- NULL
dat
time speed wheels
4 3:00 50 18