使用逻辑选择时，为什么NAs位于新创建的data.frame中？

我试图在R data.frame中去掉

NAs

。在本例中，我试图创建一个新的df，它只包含集群为“texas”的行

> newdf <- df[df$cluster == "texas",]
> summary(newdf$cluster)
     texas    oklahoma            NA's 
      510           0             719 

>newdf摘要（newdf$cluster）
德克萨斯州俄克拉荷马州
510           0             719 

我已经找到了摆脱NAs的地址，但在本例中，我只选择了那些“集群”列等于“德克萨斯”的地址——NAs是如何实现的

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有没有更好的方法来做我想做的事情？

正如@MrFlick在上文中所建议的那样，

NA

值的处理方式会略有不同，具体取决于索引方式

测试数据：

dd <- data.frame(cluster=c("oklahoma","texas",NA))

原则上，您可以使用

dd$cluster==“oklahoma”&！is.na（dd$cluster）

作为您的标准-因为

FALSE&na

is

FALSE

-但这相当尴尬。（因为我们已经指定了一个单列数据帧，没有说

drop=FALSE

，所以结果在汇总之前会简化为一个向量。）

子集：尽管它是，但是

子集

有一个方便的属性，即它在标准计算结果为

NA

的地方删除值。（此外，

subset

始终返回数据帧，即使结果只有一列宽。）

哪个：

which（）

只返回

TRUE

值的索引，不返回

NA

值的索引：

which(dd$cluster=="oklahoma")
## [1] 1
summary(dd[which(dd$cluster=="oklahoma"),])
## oklahoma    texas 
##        1        0 

您可以执行

df[which（df$cluster==“texas”），]

summary(subset(dd,cluster=="oklahoma"))
##      cluster 
##  oklahoma:1  
##  texas   :0  

which(dd$cluster=="oklahoma")
## [1] 1
summary(dd[which(dd$cluster=="oklahoma"),])
## oklahoma    texas 
##        1        0