如何计算data.frame中特定变量的完整观测值

我有一个

data.frame

，有几百个变量，其中包含用NA表示的缺失值。总共有571次观测。我只对这个

data.frame

中的20个变量感兴趣。换句话说，我想把一个完整的观测定义为在所有20个感兴趣的变量中都有数据的任意观测

解决这个问题的一种方法是运行线性回归，它将删除任何缺少值的观测值。也就是说，它将陈述如下内容：

（由于缺失删除了196个观察值）

这将允许我推断我的样本量等于571减去196。但一定有更好的办法。有什么想法吗

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提前谢谢你

如果您只想删除任何变量中包含NA的任何观察值，请使用。如果您只想选择一些变量，请首先使用将其子集

例如：

#一些数据
DFA b c
#> 3 3 3 3
#> 4 4 4 4
#> 5 5 5 5
#仅使用“a”和“b”变量
省略（子集（df，select=c（“a”，“b”））
#>a b
#> 2 2 2
#> 3 3 3
#> 4 4 4
#> 5 5 5

由（v0.3.0）于2020年7月13日创建

您可以使用以下方法计算观察次数：

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如果您只想删除任何变量中包含NA的任何观察值，请使用。如果您只想选择一些变量，请首先使用将其子集

例如：

#一些数据
DFA b c
#> 3 3 3 3
#> 4 4 4 4
#> 5 5 5 5
#仅使用“a”和“b”变量
省略（子集（df，select=c（“a”，“b”））
#>a b
#> 2 2 2
#> 3 3 3
#> 4 4 4
#> 5 5 5

由（v0.3.0）于2020年7月13日创建

您可以使用以下方法计算观察次数：

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使用

完成。案例

：

df <- data.frame(
  a = c(1,NA,2,NA,3),
  b = c(NA,5,3,5,6),
  c = c(NA,NA,3,5,NA)
)

df[complete.cases(df),]
nrow(df[complete.cases(df),])

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使用

完成。案例

：

df <- data.frame(
  a = c(1,NA,2,NA,3),
  b = c(NA,5,3,5,6),
  c = c(NA,NA,3,5,NA)
)

df[complete.cases(df),]
nrow(df[complete.cases(df),])

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太棒了，谢谢你！对于其他人，我的最后一个代码是

nrow（na.omit（子集（finaldata，select=c（“child_age96”，“log3Tblood”）））

@goose144太好了，我很高兴它能工作！非常感谢您对其他人的反馈！太棒了，谢谢你！对于其他人，我的最后一个代码是

nrow（na.omit（子集（finaldata，select=c（“child_age96”，“log3Tblood”）））

@goose144太好了，我很高兴它能工作！非常感谢您对其他人的反馈！

 a b c
3 2 3 3

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