设置完整案例的阈值，以从R中的多个列中删除NA

对此可能有一个简单的答案，但我无法让它起作用。我有一个如下所示的数据表：

df <- data.table(t = c(1, 2, 3), a = c(NA, NA, 4), b = c(NA, 4, NA), c = c(NA, 4, NA))

---

df我们可以在
“t”
以外的列上使用
行和

库（data.table）
cols 0，]
#t a b c
#1:2 NA 4
#2:34NA
我们可以使用
complete.cases
和
Reduce

library(data.table)
df[df[, Reduce(`|`, lapply(.SD, complete.cases)), .SDcols = a:c]]
#   t  a  b  c
#1: 2 NA  4  4
#2: 3  4 NA NA

是否与完成的速度一样快。具有大约5百万观测值的超大数据表的案例？
complete。案例
用于知道哪些行没有缺失值<代码>行和

速度非常快。非常感谢！接受你的答案，因为它完美地回答了这个问题，即使Ronak的另一个解决方案和rowSums也很有效。谢谢你们两位！

library(data.table)

cols <- which(names(df) != 't')
df[rowSums(!is.na(df[, ..cols])) > 0, ]

#   t  a  b  c
#1: 2 NA  4  4
#2: 3  4 NA NA

library(data.table)
df[df[, Reduce(`|`, lapply(.SD, complete.cases)), .SDcols = a:c]]
#   t  a  b  c
#1: 2 NA  4  4
#2: 3  4 NA NA