我有一个类似于以下结构生成的数据框:
library(dplyr)
df1 <- expand.grid(region = c("USA", "EUR", "World"),
time = c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020),
scenario = c("policy1", "policy2"),
variable = c("foo", "bar"))
df2 <- expand.grid(region = c("USA", "EUR", "World"),
time = seq(2000, 2020, 1),
scenario = c("policy1", "policy2"),
variable = c("foo", "bar"))
df2 <- filter(df2, !(time %in% c(2000, 2005, 2010, 2015, 2020)))
df1$value <- rnorm(dim(df1)[1], 1.5, 1)
df1[df1 < 0] <- NA
df2$value <- NA
df1[df1$region == "World" & df1$variable == "foo", "value"] <- NA
df <- rbind(df1, df2)
rm(df1, df2)
df <- arrange(df, region, scenario, variable, time)
df
包含两种“类型”的 NA。对于区域和变量(World/foo)的一种组合,根本没有数据。对于所有其他组合,我们有除 2000、2005、2010、2015、2020 年以外的所有年份的 NA。
我需要一个过滤器来删除仅包含 NA 的区域和变量的组合,但保留那些仅包含几个 NA 的组合。背景是我想应用线性插值来计算后者的缺失值,方法是将 dplyr
和 zoo
-package 中的功能(用于插值)使用类似的东西这个:
df <- group_by(df, region, scenario, variable, time) %>%
mutate(value = zoo::na.approx(value)) %>% ungroup()
仅包含 NA 的组会导致 na.approx
返回错误,因为它不能仅与 NA 一起使用。
最佳答案
要仅保留 region
和 variable
在 value
中至少有 1 个非 NA 条目的组合,您可以使用:
df %>% group_by(region, variable) %>% filter(any(!is.na(value)))
或等效:
df %>% group_by(region, variable) %>% filter(!all(is.na(value)))
你可以使用 data.table:
library(data.table)
setDT(df)[, if(any(!is.na(value))) .SD, by = .(region, variable)]
base R 中的一种方法可能是:
df_split <- split(df, interaction(df$region, df$scenario, df$variable))
do.call(rbind.data.frame, df_split[sapply(df_split, function(x) any(!is.na(x$value)))])
关于R 删除只有 NA 的组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35654141/