如何使用dplyr的across函数来筛选多列中的NA值

Question

我正在尝试过滤掉多个列中存在NA值的行。只有在所有感兴趣的列都是NA时，才应该删除一行。

情景与这个问题相同（但我没有足够的声望发表评论）：按多个列过滤数据框基于NA

其中一种解决方案是使用：

library(dplyr)
df_non_na <- df %>% filter_at(vars(type,company),all_vars(!is.na(.)))

"filter_at" 在 dplyr 中被弃用了，那么我如何使用 "filter" 和 "across" 来达到类似的效果呢？

- etrowbridge

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这个回答解决了你的问题吗？dplyr根据多列条件过滤 - camille

Answer 1

我们可以使用across对' type '，'company'列进行循环，并返回在指定列中没有任何NA的行。

library(dplyr)
df %>%
     filter(across(c(type, company), ~ !is.na(.)))
#     id  type company
#1  3 North    Alex
#2 NA North     BDA

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使用filter时，有两个选项与filter_at/filter_all中使用的all_vars/any_vars类似。

df %>%
  filter(if_any(c(company, type), ~ !is.na(.)))
#  id  type company
#1  2  <NA>     ADM
#2  3 North    Alex
#3  4 South    <NA>
#4 NA North     BDA
#5  6  <NA>      CA

或使用if_all

：Or using if_all

    df %>%
      filter(!if_all(c(company, type), is.na))
   id  type company
1  2  <NA>     ADM
2  3 North    Alex
3  4 South    <NA>
4 NA North     BDA
5  6  <NA>      CA

数据

df <- structure(list(id = c(1L, 2L, 3L, 4L, NA, 6L), type = c(NA, NA, 
"North", "South", "North", NA), company = c(NA, "ADM", "Alex", 
NA, "BDA", "CA")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L
))

- akrun

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有没有办法修改这个程序，只删除具有多个“NA”值的行？例如，只删除df中的第一行（其中“type”和“company”都是NA）。 - etrowbridge

@etrowbridge，请检查已更新的解决方案。 - akrun

我尝试使用 filter(if_all(c(variables), ~ !is.na(.)))，但并没有按预期工作。我不得不将感叹号移动到 if_all() 之前。 - Michael Matta