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R 数据帧切片

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R 数据帧切片,r,dataframe,slice,R,Dataframe,Slice,我有一个4352个观察值和21列的数据框架。第一列是日期向量，其他20列是数字向量（表示股票价格）。由于某些天（即周末和节假日）没有交易，因此一些观察结果在第2:21列中有NA 下面的代码向我显示了指示存在NA的逻辑数据框，并且测试数据框与输入表具有相同的维度 test <- is.na(prices[, 2:21]) %>% as.data.frame() 测试%as.data.frame（） 但是，当我执行以下操作时，结果是48052个观察值，带有额外的行名称，例如NA.40

我有一个4352个观察值和21列的数据框架。第一列是日期向量，其他20列是数字向量（表示股票价格）。由于某些天（即周末和节假日）没有交易，因此一些观察结果在第2:21列中有NA

下面的代码向我显示了指示存在NA的逻辑数据框，并且测试数据框与输入表具有相同的维度

test <- is.na(prices[, 2:21]) %>% as.data.frame()

测试%as.data.frame（）
但是，当我执行以下操作时，结果是48052个观察值，带有额外的行名称，例如NA.40755等

test
is.na（prices[，2:21]）
是具有
TRUE
/
FALSE
值的逻辑矩阵。我不确定您在比较它时试图做什么，因为这将返回相同维度的逻辑矩阵。您需要使用
rowSums
将所有行值合并在一起，以便每行中只有一个值

如果要删除包含所有
NA
值的行，可以使用：


prices <- prices[rowSums(!is.na(prices[, 2:21])) > 0, ]



价格0，]

我们可以使用
Reduce
和
lappy
从
base R


prices <- prices[!Reduce(`&`, lapply(prices[2:21], is.na)),]



prices或您可以使用dplyr包中的drop_na（）。OP在这里没有共享示例，因此很难绝对确定，但是
drop_na
会删除具有任何
na
值的行。在这里，我将删除包含所有
NA
值的行。

prices <- prices[rowSums(!is.na(prices[, 2:21])) > 0, ]



prices <- prices[!Reduce(`&`, lapply(prices[2:21], is.na)),]