R 如何在两列中排除特定比例NA的受试者

我有一个数据集，其中列为受试者id，段（1-42），两列为振幅（微伏，t变换）。研究目的是比较手动和自动记录的肌电图数据的评分/量化方法。这就是为什么有两列的振幅。 我现在的目标是排除NA比例为≥ 两列中的任何一列中的20%。或者，打印符合标准的受试者的受试者id也就足够了。我有使用if-else函数的想法，但不知道如何定义标准

以下是我的数据集的第一行；每个主题有42行

《代码>结构（代码>结构（列表）结构（vp）结构（列表）结构（列表（vp）结构（vp）结构（列表（vp）结构（列表（vp）结构（vp）结构（代码>结构（vp）结构（列表（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构）结构（vp）结构（vp）结构）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构）结构（c（“c（“（“ADU）结构（vp）结构（vp）结构（vp）结构）结构（P）结构（NPU）结构（vp）结构（NPU）结构（NPU结构（P）结构）结构（vp）结构）结构（vp）结构）结构）结构（vp）结构（vp）结构）结构（P）结构（结构（结构U amp_automatic=c（73.7，NA，59.8，82.9，62.7，NA，53.6，65.0，63.3），（row.names=c（“vp”、“seg”、“手动”、“自动”），class=“data.frame”）

---

未测试，因为我无法使您的数据正常工作，但这应该可以：

library(dplyr)
npu_Kopie %>%
  ## assuming `vp` is the "subject" column??
  group_by(vp) %>%   
  filter(
    mean(is.na(t_amp_manual)) < 0.2 & mean(is.na(t_amp_automatic)) < 0.2
  )

库（dplyr）
npu_Kopie%>%
##假设“vp”是“主题”列？？
分组人（vp）%>%
滤器(
平均值（is.na（t_amp_手动））<0.2和平均值（is.na（t_amp_自动））<0.2
)

这不是最干净的代码，但它可能会解决您的问题

df <- data.frame(a = c(1,2,3,4,5,6), b = c(NA,2,3,NA,5,NA), c = c(1,2,3,4,5,6), d = c(1,NA,NA,NA,5,6), e = c(1,2,3,NA,NA,6), f = c(1,NA,NA,NA,5,6))

for(i in 1:length(df[1,])){

 if(sum(is.na(df[,i]))/length(df[,i])<= 0.2){


 } else {

df <-  df[,-i]

}

}

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df您的示例抛出一个错误：
错误：dput（npu_Kopie[1:10，c（1,2,3,4）]结构中的意外符号“
对不起，这是我的第一篇帖子；我刚刚解决了您提到的问题。这回答了您的问题吗？@denis这似乎是一个完全不同的问题-OP希望根据丢失值的百分比删除整个组。您的链接正在删除具有更简单的按行条件的行。我对R很陌生。是否使用“group_by”函数工作，因为每个主题有42行，并且这个数据框包含所有主题的数据？是的，这非常正确。
groupby
是特定于
dplyr
包和其中的其他函数的-它通常不工作。但其思想是它（在幕后）根据分组列的唯一值将数据框拆分为多个部分，分别对每个部分应用数据转换，然后在得到结果时将数据合并到一起。我强烈建议查看其中一些部分以了解更多信息。