如何有条件地从数据帧中删除观测值而不丢失R中的NA值？

在数据框中有一个名为

YOB

的变量。如您所见，共有333个

NA

值

> summary(train$YOB)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
   1880    1970    1983    1980    1993    2039     333 

---

我发现了一些异常值，并希望消除它们。小于1900且大于2003的任何项目均应删除。我试图通过索引来实现这一点

train = train[which(train$YOB >= 1900 & train$YOB <= 2003),]

---

另一方面，我在使用

subset

命令时也面临同样的问题

> train = subset(train, YOB >= 1900 & YOB <= 2003)
> summary(train$YOB)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   1900    1970    1983    1980    1993    2003 

>列车=子集（列车，YOB>=1900和YOB汇总（列车$YOB）
最小第一个曲中位数平均第三个曲最大值。
1900    1970    1983    1980    1993    2003 

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我也曾尝试在两次尝试中使用此条件，但均未成功，例如：

> train = train[which(!is.na(train$YOB) & train$YOB >= 1900 & train$YOB <= 2003),]
> summary(train$YOB)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   1900    1970    1983    1980    1993    2003 

>train=train[其中（！is.na（train$YOB）和train$YOB>=1900和train$YOB摘要（train$YOB）
最小第一个曲中位数平均第三个曲最大值。
1900    1970    1983    1980    1993    2003 

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我想在

YOB

变量中保留有

NA

的观察值，只删除那些数值。第二步是计算缺失值。

该

将给出数值索引并跳过所有那些NA行。为了避免这种情况，使用不带wrappi的逻辑索引使用
哪个
设置为ng。这样索引将为NA，即使有其他非NA的值，该行也将保持为NA

res1 <- train[train$YOB >= 1900 & train$YOB <= 2003,]
res1[is.na(res1$YOB),]
#   YOB col2
#NA  NA   NA


用一个简单的例子

set.seed(25)
d1 <- data.frame(v1 = c(NA, 1, 5), v2 = rnorm(3))
d1$v1 >1
#[1]    NA FALSE  TRUE

我们只得到真值的索引。根据OP，NA和满足逻辑条件的行都应该返回。在这种情况下

d1[is.na(d1$v1)|d1$v1 > 1,]
# v1         v2
#1 NA -0.2118336
#3  5 -1.1533076

数据
set.seed（29）
训练很有效，谢谢@akrun-如果有人能解释两者的区别，我很乐意接受答案。太好了。你甚至回答了我想问的一个问题。谢谢你的帮助。
set.seed(25)
d1 <- data.frame(v1 = c(NA, 1, 5), v2 = rnorm(3))
d1$v1 >1
#[1]    NA FALSE  TRUE

which(d1$v1 >1)
#[1] 3

d1[is.na(d1$v1)|d1$v1 > 1,]
# v1         v2
#1 NA -0.2118336
#3  5 -1.1533076

set.seed(29)
train <- data.frame(YOB = sample(c(NA, 1850:2015), 100, replace=TRUE), 
           col2 = rnorm(100))