从data.frame中删除带有特定符号的行
我正在清理我的数据,这里是我的一个data.frames的示例,列为从data.frame中删除带有特定符号的行,r,dataframe,rows,delete-row,R,Dataframe,Rows,Delete Row,我正在清理我的数据,这里是我的一个data.frames的示例,列为V1: V1 #title 8132 river Rhine #rows 1231 #ID 11 #format csv YYYY-MM-DD;hh:mm; Original; tested; Flag 1926-10-01;--:--; 106.400; 106.400; -999 1926-10-02;--:--; 84.
V1
:
V1
#title 8132
river Rhine
#rows 1231
#ID 11
#format csv
YYYY-MM-DD;hh:mm; Original; tested; Flag
1926-10-01;--:--; 106.400; 106.400; -999
1926-10-02;--:--; 84.560; 84.560; -999
1926-10-03;--:--; 72.800; 72.800; -999
1926-10-04;--:--; 65.800; 65.800; -999
1926-10-05;--:--; 72.800; 72.800; -999
1926-10-06;--:--; 72.800; 72.800; -999
1926-10-07;--:--; 92.960; 92.960; -999
1926-10-08;--:--; 126.000; 126.000; -999
1926-10-09;--:--; 153.720; 153.720; -999
1926-10-10;--:--; 136.920; 136.920; -999
我只需要删除包含“#”的任何行(即1,3,4,5),以及包含“#”的行之间不包含“#”的任何行(即2)
以下是我的预期输出:
YYYY-MM-DD;hh:mm; Original; tested; Flag
1926-10-01;--:--; 106.400; 106.400; -999
1926-10-02;--:--; 84.560; 84.560; -999
1926-10-03;--:--; 72.800; 72.800; -999
1926-10-04;--:--; 65.800; 65.800; -999
1926-10-05;--:--; 72.800; 72.800; -999
1926-10-06;--:--; 72.800; 72.800; -999
1926-10-07;--:--; 92.960; 92.960; -999
1926-10-08;--:--; 126.000; 126.000; -999
1926-10-09;--:--; 153.720; 153.720; -999
1926-10-10;--:--; 136.920; 136.920; -999
我试过:
df = df[!df$V1 == '#']
及
及
但它不起作用
请帮忙,谢谢。好的,我就是这么做的:
#read csv file, add 5 columns and convert blank spaces to NAs
df = read.csv('file.csv', header = FALSE, sep = ';', col.names = c('V1', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5'), na.strings = '')
#then remove rows which contain NAs
df = df[complete.cases(df),]
如果我无法重现一个好的data.frame示例,希望您会发现它很有用,并表示歉意。您能在
read.table()中使用skip=
吗?i、 e.read.table(…,skip=6,…)
为什么不使用sep=';'代码>?
df_sub = subset(df, V1 != '#')
#read csv file, add 5 columns and convert blank spaces to NAs
df = read.csv('file.csv', header = FALSE, sep = ';', col.names = c('V1', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5'), na.strings = '')
#then remove rows which contain NAs
df = df[complete.cases(df),]