データフレームの選択された列にNA（欠損）値を含む行のサブセット

CSVファイルからのデータフレームがあります。データフレームにDFは、観測値を含む列VaR2と、測定が行われた日付を含む列（）があります。日付が記録されなかった場合、CSVファイルにはNA欠落データの値が含まれます。

Var1  Var2 
10   2010/01/01
20   NA
30   2010/03/01

サブセットコマンドを使用して、列からの値new_DFを持つ行のみが含まれるように新しいデータフレームを定義したいと思いNA'ます（VaR2）。上記の例では、行2のみが新しいに含まれDFます。

コマンド

new_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NA") 

機能しません。結果のデータフレームには行エントリがありません。

元のCSVファイルで値NAがと交換された NULL場合、同じコマンドで目的の結果が生成されますnew_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NULL")。

文字列の値NAが元のCSVファイルで提供されている場合、このメソッドをどのように機能させることができますか？

欠落値のテストに== 'NA'を使用しないでください。is.na()代わりに使用してください。これはそれを行うはずです：

new_DF <- DF[rowSums(is.na(DF)) > 0,]

または、特定の列を確認したい場合は、

new_DF <- DF[is.na(DF$Var),]

NA文字値がある場合は、最初に実行します

Df[Df=='NA'] <- NA

それらを欠損値で置き換える。

NAはRの特別な値です。NA値を「NA」文字列と混同しないでください。データのインポート方法によっては、「NA」と「NULL」のセルのタイプが異なる場合があります（デフォルトの動作では、「NA」文字列をNA値に変換し、「NULL」文字列をそのままにします）。

read.table（）またはread.csv（）を使用する場合は、「na.strings」引数を考慮してクリーンなデータインポートを実行し、常に実際のR NA値を処理する必要があります。

例、 "NULL"と "NA"の両方のセルで機能する例：

DF <- read.csv("file.csv", na.strings=c("NA", "NULL"))
new_DF <- subset(DF, is.na(DF$Var2))

complete.casesTRUE行のすべての値がそうでない場合に与えるNA

DF[!complete.cases(DF), ]

new_data <- data %>% filter_all(any_vars(is.na(.))) 

これによりnew_data、欠損値のみを含む新しいデータフレーム（）が作成されます。

観測値（NA）が欠落している列がいくつかあったために後で削除する可能性がある値を追跡するのに最適です。

これを変更してみてください：

new_DF<-dplyr::filter(DF,is.na(Var2)) 

NAデータを含むすべての行を出力します。

tmp <- data.frame(c(1,2,3),c(4,NA,5));
tmp[round(which(is.na(tmp))/ncol(tmp)),]