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Data.frame内のすべてまたは一部のNA(欠損値)を含む行を削除します。

このデータフレームの次の行を削除します。

a) すべての列にNAsを含める。 以下は私のデータフレームの例です。

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   NA
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   NA   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
5 ENSG00000207431    0   NA   NA   NA   NA
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

基本的には、次のようなデータフレームを取得したいです。

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

b) 一部の列にのみNAを含める したがって、次のような結果も得られます。

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2
745
Benoit B.

complete.cases も確認してください。

> final[complete.cases(final), ]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

na.omitは、すべてのNAを単に削除するのに適しています。 complete.casesは、データフレームの特定の列だけを含めることによって部分的な選択を可能にします。

> final[complete.cases(final[ , 5:6]),]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

あなたの解決策はうまくいきません。もしあなたがis.naを使うことを主張するなら、あなたは次のようなことをしなければなりません:

> final[rowSums(is.na(final[ , 5:6])) == 0, ]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

しかしcomplete.casesを使用することは、はるかに明確で速くなります。

944
Joris Meys

na.omit(your.data.frame)を試してください。 2番目の質問については、(わかりやすくするために)別の質問として投稿してみてください。

228
Roman Luštrik

行にNAが含まれているかどうかを確認するには、次のようにします。

row.has.na <- apply(final, 1, function(x){any(is.na(x))})

これは、行にNAがあるかどうかを示す値を持つ論理ベクトルを返します。これを使用して、いくつの行を削除する必要があるかを確認できます。

sum(row.has.na)

そして最終的にそれらを落とす

final.filtered <- final[!row.has.na,]

特定の部分のNAを含む行をフィルタリングする場合は、少し複雑になります(たとえば、 'final [、5:6]'を 'apply'に指定できます)。一般的に、Joris Meysのソリューションはよりエレガントなようです。

84
donshikin

tidyrに新しい機能が追加されました drop_na

library(tidyr)
df %>% drop_na()
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2
df %>% drop_na(rnor, cfam)
#              gene hsap mmul mmus rnor cfam
# 2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
# 4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
# 6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2
80
lukeA

行が無効と見なされる方法をさらに制御したい場合は、もう1つの選択肢があります。

final <- final[!(is.na(final$rnor)) | !(is.na(rawdata$cfam)),]

上記を使用して、これ:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
5 ENSG00000207431    0   NA   NA   NA   NA
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

になります:

             gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234    0   NA   NA   NA   2
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
3 ENSG00000221622    0   NA   NA   2   NA
4 ENSG00000207604    0   NA   NA   1    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

... rnorcfamの両方に対してNAが含まれる唯一の行であるため、行5のみが削除されます。その後、ブール論理を特定の要件に合うように変更できます。

39
getting-there

各行に有効なNAの数を制御したい場合は、この機能を試してください。多くの調査データセットでは、余りにも多くの空白の質問の回答が結果を台無しにする可能性があります。そのため、それらは一定のしきい値の後に削除されます。この関数はあなたがそれが削除される前に行が持つことができるNAの数を選択することを可能にします:

delete.na <- function(DF, n=0) {
  DF[rowSums(is.na(DF)) <= n,]
}

デフォルトでは、すべてのNAが削除されます。

delete.na(final)
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2

または、許可されているNAの最大数を指定します。

delete.na(final, 2)
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0    2    2    2    2
4 ENSG00000207604    0   NA   NA    1    2
6 ENSG00000221312    0    1    2    3    2
35

パフォーマンスが優先される場合は、オプションのパラメータdata.tableを付けてcols=およびna.omit()を使用してください。

na.omit.data.table は私のベンチマークでは最速です(下記参照)。すべての列でも選択した列でも(OP question part 2)。

data.tableを使いたくない場合は、complete.cases()を使います。

Vanillaのdata.frameでは、 complete.casesna.omit() または dplyr::drop_na() よりも高速です。 na.omit.data.framecols=をサポートしていないことに注意してください。

ベンチマーク結果

これは、20個の数値変数からなる100万個の観測値からなる独立した5%の見逃し確率で、すべての観測値または選択された観測値を削除するbase(blue)、dplyr(pink)、およびdata.table(yellow)メソッドの比較です。パート2の4つの変数のサブセット。

結果は、特定のデータセットの長さ、幅、および希薄さによって異なります。

Y軸上の対数目盛に注意してください。

enter image description here

ベンチマークスクリプト

#-------  Adjust these assumptions for your own use case  ------------
row_size   <- 1e6L 
col_size   <- 20    # not including ID column
p_missing  <- 0.05   # likelihood of missing observation (except ID col)
col_subset <- 18:21  # second part of question: filter on select columns

#-------  System info for benchmark  ----------------------------------
R.version # R version 3.4.3 (2017-11-30), platform = x86_64-w64-mingw32
library(data.table); packageVersion('data.table') # 1.10.4.3
library(dplyr);      packageVersion('dplyr')      # 0.7.4
library(tidyr);      packageVersion('tidyr')      # 0.8.0
library(microbenchmark)

#-------  Example dataset using above assumptions  --------------------
fakeData <- function(m, n, p){
  set.seed(123)
  m <-  matrix(runif(m*n), nrow=m, ncol=n)
  m[m<p] <- NA
  return(m)
}
df <- cbind( data.frame(id = paste0('ID',seq(row_size)), 
                        stringsAsFactors = FALSE),
             data.frame(fakeData(row_size, col_size, p_missing) )
             )
dt <- data.table(df)

par(las=3, mfcol=c(1,2), mar=c(22,4,1,1)+0.1)
boxplot(
  microbenchmark(
    df[complete.cases(df), ],
    na.omit(df),
    df %>% drop_na,
    dt[complete.cases(dt), ],
    na.omit(dt)
  ), xlab='', 
  main = 'Performance: Drop any NA observation',
  col=c(rep('lightblue',2),'salmon',rep('beige',2))
)
boxplot(
  microbenchmark(
    df[complete.cases(df[,col_subset]), ],
    #na.omit(df), # col subset not supported in na.omit.data.frame
    df %>% drop_na(col_subset),
    dt[complete.cases(dt[,col_subset,with=FALSE]), ],
    na.omit(dt, cols=col_subset) # see ?na.omit.data.table
  ), xlab='', 
  main = 'Performance: Drop NA obs. in select cols',
  col=c('lightblue','salmon',rep('beige',2))
)
26
C8H10N4O2

Dplyrパッケージを使用して、次のようにNAをフィルタリングできます。

dplyr::filter(df,  !is.na(columnname))
17
Raminsu

これは少なくとも1つの非NA値を持つ行を返します。

final[rowSums(is.na(final))<length(final),]

これは少なくとも2つの非NA値を持つ行を返します。

final[rowSums(is.na(final))<(length(final)-1),]
15
Leo

あなたの最初の質問のために、私はすべてのNAを取り除くのに慣れているコードを持っています。それを簡単にするために@Gregorをありがとう。

final[!(rowSums(is.na(final))),]

2番目の質問では、コードは前のソリューションからの単なる変更です。

final[as.logical((rowSums(is.na(final))-5)),]

-5はデータ内の列数です。 rowSumsの合計は5になり、減算後にゼロになるため、これにより、すべてのNAを持つ行が削除されます。今回はas.logicalが必要です。

14
LegitMe

これにはサブセット関数を使用することもできます。

finalData<-subset(data,!(is.na(data["mmul"]) | is.na(data["rnor"])))

これにより、mmulとrnorの両方にNAがない行のみが得られます。

13
Ramya Ural

私はシンセサイザーです:)。ここで私は答えを一つの機能にまとめました:

#' keep rows that have a certain number (range) of NAs anywhere/somewhere and delete others
#' @param df a data frame
#' @param col restrict to the columns where you would like to search for NA; eg, 3, c(3), 2:5, "place", c("place","age")
#' \cr default is NULL, search for all columns
#' @param n integer or vector, 0, c(3,5), number/range of NAs allowed.
#' \cr If a number, the exact number of NAs kept
#' \cr Range includes both ends 3<=n<=5
#' \cr Range could be -Inf, Inf
#' @return returns a new df with rows that have NA(s) removed
#' @export
ez.na.keep = function(df, col=NULL, n=0){
    if (!is.null(col)) {
        # R converts a single row/col to a vector if the parameter col has only one col
        # see https://radfordneal.wordpress.com/2008/08/20/design-flaws-in-r-2-%E2%80%94-dropped-dimensions/#comments
        df.temp = df[,col,drop=FALSE]
    } else {
        df.temp = df
    }

    if (length(n)==1){
        if (n==0) {
            # simply call complete.cases which might be faster
            result = df[complete.cases(df.temp),]
        } else {
            # credit: http://stackoverflow.com/a/30461945/2292993
            log <- apply(df.temp, 2, is.na)
            logindex <- apply(log, 1, function(x) sum(x) == n)
            result = df[logindex, ]
        }
    }

    if (length(n)==2){
        min = n[1]; max = n[2]
        log <- apply(df.temp, 2, is.na)
        logindex <- apply(log, 1, function(x) {sum(x) >= min && sum(x) <= max})
        result = df[logindex, ]
    }

    return(result)
}
9
Jerry T

あなたのデータフレームとしてdatを仮定すると、期待される出力は以下を使って達成することができます。

1 .rowSums

> dat[!rowSums((is.na(dat))),]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2

2 .lapply

> dat[!Reduce('|',lapply(dat,is.na)),]
             gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674    0   2    2    2    2
6 ENSG00000221312    0   1    2    3    2
7
Prradep
delete.dirt <- function(DF, Dart=c('NA')) {
  dirty_rows <- apply(DF, 1, function(r) !any(r %in% Dart))
  DF <- DF[dirty_rows, ]
}

mydata <- delete.dirt(mydata)

上記の関数は、任意の列に 'NA'があるデータフレームからすべての行を削除し、結果のデータを返します。 NA?のように複数の値をチェックしたい場合は、関数paramのDart=c('NA')Dart=c('NA', '?')に変更してください。

4
sapy

私の推測では、これはこのようにしてよりエレガントに解決される可能性があります。

  m <- matrix(1:25, ncol = 5)
  m[c(1, 6, 13, 25)] <- NA
  df <- data.frame(m)
  library(dplyr) 
  df %>%
  filter_all(any_vars(is.na(.)))
  #>   X1 X2 X3 X4 X5
  #> 1 NA NA 11 16 21
  #> 2  3  8 NA 18 23
  #> 3  5 10 15 20 NA
2
Joni Hoppen

一般的で、かなり読みやすいコードを生成するアプローチの1つは、dplyrパッケージのfilter関数とその派生形(filter_allfilter_atfilter_if)を使用することです。

library(dplyr)

vars_to_check <- c("rnor", "cfam")

# Filter a specific list of columns to keep only non-missing entries
df %>% 
  filter_at(.vars = vars(one_of(vars_to_check)),
            ~ !is.na(.))

# Filter all the columns to exclude NA
df %>% 
  filter_all(~ !is.na(.))

# Filter only numeric columns
df %>%
  filter_if(is.numeric,
            ~ !is.na(.))
1
bschneidr

この場合、na.omitが行います。これを行ったら、欠損値プロットを使用してデータセットを視覚化できます。

0
Isabelle