数据框如何删除含特殊值的行？

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比如说我的数据中缺失值表示为-9，就像下面的数据

V1	V2	V3	V4
1	2	-9	3
4	-9	5	6
7	8	9	10
11	12	13	14

现在我想要删掉包含-9的第一和第二行，应该怎么做呢？

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用dplyr包中的filter可以实现。但是也许有更好的方法。

library(xlsx2dfs)
df=read.xlsx("tes.xlsx")  
df 
str(df)  
library(dplyr)
df <- df %>% filter(V2!=-9,V3!=-9)
df

caozhaowen 发表于 2020-2-27 11:35
用dplyr包中的filter可以实现。但是也许有更好的方法。
library(xlsx2dfs)
df=read.xlsx("tes.xlsx")

用dplyr包中的filter可以实现。但是也许有更好的方法。
library(xlsx2dfs)
## Loading required package: openxlsx
df=read.xlsx("tes.xlsx")  
df
##   V1 V2 V3 V4
## 1  1  2 -9  3
## 2  4 -9  5  6
## 3  7  8  9 10
## 4 11 12 13 14
str(df)  
## 'data.frame':    4 obs. of  4 variables:
##  $ V1: num  1 4 7 11
##  $ V2: num  2 -9 8 12
##  $ V3: num  -9 5 9 13
##  $ V4: num  3 6 10 14
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
##     intersect, setdiff, setequal, union
df <- df %>% filter(V2!=-9,V3!=-9)
df
##   V1 V2 V3 V4
## 1  7  8  9 10
## 2 11 12 13 14

caozhaowen 发表于 2020-2-27 11:50
用dplyr包中的filter可以实现。但是也许有更好的方法。
library(xlsx2dfs)
## Loading required packag ...

感谢你的回复！
那如果数据非常大，而我不知道那些列里包含-9，应该怎么办呢？

X光头 发表于 2020-2-27 14:59
感谢你的回复！
那如果数据非常大，而我不知道那些列里包含-9，应该怎么办呢？

1. library(xlsx2dfs)
   
2. library(dplyr)
   
3. df=read.xlsx("tes.xlsx")  
   
4. df
   
5. #变量名字改成小写算了，方便
   
6. names(df) <- c("v1","v2","v3","v4")
   
7. #找到应删除的位置
   
8. df_filter <- (data.frame(torf <- (df+9)==0 )%>%
   
9.   mutate(sum=v1+v2+v3+v4))["sum"]
   
10. #先合并，再筛选，然后选出需要的部分
    
11. result <- bind_cols(df,df_filter) %>%
    
12.   filter(sum==0) %>%
    
13.   select(-sum)
    
14. result

复制代码

library(xlsx2dfs)
## Loading required package: openxlsx
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
##     intersect, setdiff, setequal, union
df=read.xlsx("tes.xlsx")  
df
##   V1 V2 V3 V4
## 1  1  2 -9  3
## 2  4 -9  5  6
## 3  7  8  9 10
## 4 11 12 13 14
#变量名字改成小写算了，方便
names(df) <- c("v1","v2","v3","v4")
#找到应删除的位置
df_filter <- (data.frame(torf <- (df+9)==0 )%>%
  mutate(sum=v1+v2+v3+v4))["sum"]
#先合并，再筛选，然后选出需要的部分
result <- bind_cols(df,df_filter) %>%
  filter(sum==0) %>%
  select(-sum)
result
##   v1 v2 v3 v4
## 1  7  8  9 10
## 2 11 12 13 14

caozhaowen 发表于 2020-2-27 20:04
library(xlsx2dfs)
## Loading required package: openxlsx
library(dplyr)

非常感谢！

读入数据时，设定na.strings="-9"，然后删掉缺省值，试试