我遇到了一个我认为是bug的问题。虽然不是个大问题，但我很好奇是否还有其他人遇到过这个问题。不幸的是，我的数据是机密的，所以我必须举一个例子，但它可能并不会太有帮助。
在对我的数据进行子集操作时，偶尔会出现神秘的NA行，而这些行在我的原始数据框中是不存在的。即使是行名称也是NA。例如：
example <- data.frame("var1"=c("A", "B", "A"), "var2"=c("X", "Y", "Z"))
example
var1 var2
1 A X
2 B Y
3 A Z
然后我运行：
example[example$var1=="A",]
var1 var2
1 A X
3 A Z
NA<NA> <NA>
当然，上面的例子实际上并没有给你这个神秘的NA行；我在这里添加它是为了说明我在处理数据时遇到的问题。
也许这与我使用Google的read.xlsx包导入原始数据集，然后执行宽变长重塑再进行子集化有关。
谢谢
将条件用 which 包裹:
df[which(df$number1 < df$number2), ]
它的工作原理：
它返回符合条件（即TRUE）的行号，并根据这些行对数据框进行子集筛选。
假设有以下情况：
which(df$number1 < df$number2)
返回行号 1, 2, 3, 4 和 5。
因此，写入：
df[which(df$number1 < df$number2), ]
与写作下面的代码是一样的：
df[c(1, 2, 3, 4, 5), ]
或者更简单的版本是：
df[1:5, ]
我发现这个问题已经被原帖的作者回答过了，但是由于他的评论被深深埋藏在评论区中，所以我试图解决这个问题（至少对于我的数据而言，我的数据也出现了类似的情况）。
首先，这里是一些样本数据：
> df <- data.frame(name = LETTERS[1:10], number1 = 1:10, number2 = c(10:3, NA, NA))
> df
name number1 number2
1 A 1 10
2 B 2 9
3 C 3 8
4 D 4 7
5 E 5 6
6 F 6 5
7 G 7 4
8 H 8 3
9 I 9 NA
10 J 10 NA
现在来介绍一个简单的筛选器：
> df[df$number1 < df$number2, ]
name number1 number2
1 A 1 10
2 B 2 9
3 C 3 8
4 D 4 7
5 E 5 6
NA <NA> NA NA
NA.1 <NA> NA NA
这里的问题在于第三列存在NA，导致R将整行重写为NA。尽管如此，数据框的维度得以保留。以下是我的修复方法，需要知道哪一列包含NA：
> df[df$number1 < df$number2 & !is.na(df$number2), ]
name number1 number2
1 A 1 10
2 B 2 9
3 C 3 8
4 D 4 7
5 E 5 6
mean(c(1, 3, NA))。R将打印NA，因为它不知道第三个值是什么，因此无法告诉您平均值是多少。如果用户想要删除NA，则必须显式设置na.rm=TRUE。 - Waldir Leoncio当我使用类似于您发布的代码时，遇到了相同的问题。使用函数subset()
subset(example,example$var1=="A")
相反，NA行被排除在外。
subset可能存在潜在问题。根据该函数的帮助页面，“这是一个方便的函数，旨在供交互式使用。对于编程，最好使用标准的子集函数如[, 特别是 subset 参数的非标准评估可能会产生意外后果。” - Waldir Leonciolibrary(dplyr)
filter(df, number1 < number2)
我发现使用 %in$ 而不是 == 可以解决这个问题，虽然我仍然想知道为什么。 例如，不要用： df[df$num == 1,] 而用： df[df$num %in% c(1),] 就可以解决。
df[df$col1 %in% c("Whatever"), ]获取一个没有空的NA索引行的表格。但是，如果像这样使用等号：df[df$col1 == "Whatever", ]，就会出现初始问题。筛选后的表格中存在带有NA索引的空行。 - Corina Roca > example <- data.frame("var1"=c("A", NA, "A"), "var2"=c("X", "Y", "Z"))
> example
var1 var2
1 A X
2 <NA> Y
3 A Z
> example[example$var1=="A",]
var1 var2
1 A X
NA <NA> <NA>
3 A Z
也许这就是您期望的结果...尝试使用在条件之前使用 which 条件以避免 NA 值
example[which(example$var1=="A"),]
var1 var2
1 A X
3 A Z
另一个可能的原因是您错误地设置了条件，例如检查因子列是否等于不在其级别之间的值。这困扰了我一段时间。
example[c(1, 2, 4),]或example[c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE),]。检查用于子集化行的向量的长度（如果是布尔型）和最大值（如果是数字型）。 - David Robinsonstr(yourdata)和summary(yourdata)将会对你有很大帮助。我有一种感觉你的var列中至少有一个NA。测试一下：example <- data.frame("var1"=c("A", "B", "A", NA), "var2"=c("Q", "X", "Y", "Z")); example[example$var=='A',]- Justind[d$v == x, ]），那么问题几乎肯定是列中存在缺失值（NA）。 - David Robinson