R 删除包含“垃圾数据”的行

有没有办法删除包含“垃圾”数据的行？在这种情况下，垃圾数据将被定义为具有标点符号、符号或字母。因此，一旦垃圾数据被删除，剩下的唯一数据应该是那些数字数据

test<-c(12,123,2435,1231,121,'a!12','12fb','gr32#')
x<-data.frame(test)

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您可以将数据转换为数字，然后删除NA值

资料

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您可以将数据转换为数字，然后删除NA值

资料

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我们可以使用正则表达式在过滤器中只选择从开始“^”到结束“$”的数字[0-9]+，然后根据需要转换为数字

library(dplyr)
library(stringr)
x %>% 
   filter(str_detect(test, "^[0-9]+$"))
# test
#1   12
#2  123
#3 2435
#4 1231
#5  121

或使用基R中的子集和grepl

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我们可以使用正则表达式在过滤器中只选择从开始“^”到结束“$”的数字[0-9]+，然后根据需要转换为数字

library(dplyr)
library(stringr)
x %>% 
   filter(str_detect(test, "^[0-9]+$"))
# test
#1   12
#2  123
#3 2435
#4 1231
#5  121

或使用基R中的子集和grepl

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在这种情况下，您可以在测试时使用as.numeric，然后过滤掉NAS。在这种情况下，您可以在测试时使用as.numeric，然后过滤掉NAS。如果数据框中有多个列，其中一些行包含垃圾数据，该怎么办？因此，如果一行的第一列是“clean”，而同一行的下一列有“junk”数据，那么由于第二列的原因，整行将被删除column@ElliotTan. 在这种情况下，您可以执行x%>%filter\u atvarscolNms，all\u varsstr\u detect.，^[0-9]+$。或者使用base R，i1，如果数据框中有多个列，其中一些行包含垃圾数据，该怎么办？因此，如果一行的第一列是“clean”，而同一行的下一列有“junk”数据，那么由于第二列的原因，整行将被删除column@ElliotTan. 在这种情况下，您可以执行x%>%filter\u atvarscolNms，all\u varsstr\u detect.，^[0-9]+$。或者使用基R，i1

x <- data.frame(test, stringsAsFactors = FALSE)

library(dplyr)
library(stringr)
x %>% 
   filter(str_detect(test, "^[0-9]+$"))
# test
#1   12
#2  123
#3 2435
#4 1231
#5  121

subset(x, grepl("^[0-9]+$", test))