R 如何同时检查NAs和平等性

我有两列数据框，看起来像这样

   1   NA
   NA  2
   2   5 
   3   NA
   NA  NA

如何返回两个值都小于3或为NA的行？输出如下所示：

   1   NA
   NA  2
   NA  NA

---

一个选项是将

替换
NA
为预期值，在逻辑矩阵上执行
行和
，并将其转换为用于子集行的逻辑向量

df1[rowSums(replace(df1, is.na(df1), 2) < 3) == 2,]
#  v1 v2
#1  1 NA
#2 NA  2
#5 NA NA

df1[行和（替换（df1，is.na（df1），2）<3）==2，]
#v1 v2
#11NA
#2 NA 2
#5纳纳

数据
df1可能比它应该的更复杂，但可以工作：

a = c(1, NA, 2, 3, NA)
b = c(NA, 2, 5, NA, NA)

list.ab = as.data.frame(list(a = a, b = b))

list.rows = c()
for (x in 1:nrow(list.ab)) {
  row = list.ab[x, ]
  nas = sum(is.na(row))
  lowerthan3 = sum(row < 3, na.rm = T)
  total.conds = nas + lowerthan3
  if (total.conds == 2) {
    list.rows = c(list.rows, x)
  }
}

print(list.ab[list.rows, ])

   a  b
1  1 NA
2 NA  2
5 NA NA

a=c（1，不适用，2，3，不适用）
b=c（NA，2，5，NA，NA）
list.ab=as.data.frame（list（a=a，b=b））
list.rows=c（）
对于（x/1:nrow（list.ab））{
行=list.ab[x，]
nas=总和（is.na（行））
lowerthan3=总和（第3行，na.rm=T）
total.conds=nas+较低级别3
如果（total.conds==2）{
list.rows=c（list.rows，x）
}
}
打印（list.ab[list.rows，]）
a b
11NA
2 NA 2
5纳纳
您可以使用
应用
，然后测试是否全部都是
NA
或全部都是
，我想我尝试执行的逻辑是检查NAs并在多个列的阈值之下，所以我认为这不起作用。@backproductiveola您可以尝试更新后的代码吗？相同的想法：
df1[rowMeans]（df1<3，na.rm=T）==1，]
您可以将函数替换为
all（y<3，na.rm=TRUE）
@kath-Oh-yes。谢谢。
a = c(1, NA, 2, 3, NA)
b = c(NA, 2, 5, NA, NA)

list.ab = as.data.frame(list(a = a, b = b))

list.rows = c()
for (x in 1:nrow(list.ab)) {
  row = list.ab[x, ]
  nas = sum(is.na(row))
  lowerthan3 = sum(row < 3, na.rm = T)
  total.conds = nas + lowerthan3
  if (total.conds == 2) {
    list.rows = c(list.rows, x)
  }
}

print(list.ab[list.rows, ])

   a  b
1  1 NA
2 NA  2
5 NA NA

x <- read.table(text="1   NA
   NA  2
   2   5 
   3   NA
   NA  NA")

x[apply(x, 1, function(y) {all(is.na(y)) || all(y[!is.na(y)]<3)}),]
#  V1 V2
#1  1 NA
#2 NA  2
#5 NA NA

x[apply(x, 1, function(y) {all(y < 3, na.rm = TRUE)}),]

x[apply(x, 1, function(y) {all(y[!is.na(y)] < 3)}),]