使用 dplyr::filter() 删除 NA 观察

Question

我的数据如下所示：

library(tidyverse)

df <- tribble(
    ~a, ~b, ~c,
    1, 2, 3, 
    1, NA, 3, 
    NA, 2, 3
)

我可以使用drop_na()删除所有NA观察：

df %>% drop_na()

或删除所有NA观测在单个列（ a为例）：

df %>% drop_na(a)

为什么我不能只使用普通的!=过滤器管道？

df %>% filter(a != NA)

为什么我们必须使用 tidyr 的特殊函数来删除 NAs？

Answer 1

例如：

您可以使用：

df %>% filter(!is.na(a))

删除 a 列中的 NA。

Answer 2

来自@Ben Bolker：

[T]他与 dplyr::filter() 没有特别的关系

来自@Marat Talipov：

[A]任何与NA的比较，包括NA==NA，都会返回NA

来自@farnsy 的相关回答：

== 运算符不会像您期望的那样处理 NA。

将 NA 视为“我不知道那里有什么”的意思。 3 > NA 的正确答案显然是 NA，因为我们不知道缺失值是否大于 3。 嗯，对于 NA == NA 也是一样。 它们都是缺失值，但真实值可能大不相同，因此正确答案是“我不知道”。

R 不知道您在分析中正在做什么，因此与其潜在地引入后来最终会发布让您尴尬的错误，不如让比较运算符认为 NA 是一个值。

Answer 3

如果 2020 年有人在这里，在制作完所有管道后，如果 u pipe %>% na.exclude将带走管道中的所有 NA！

Answer 4

我总是使用它，它运行良好

cool$day[cool$day==''] <- NA
cool$day[is.na(cool$day)] <- "NA"

酷 <- 酷[!cool$day == "NA", ]