在 groupby r 之后删除所有 NA 值的行

Question

我想在使用 group_by 后删除所有具有 NA 的行。 这是一个示例数据集：

df=data.frame(Col1=c("B","B","C","D",
                      "P1","P2","P3")
               ,Col2=c(NA,8,NA,9,10,8,9)
               ,Col3=c(NA,7,6,8,NA,7,8)
               ,Col4=c(NA,NA,7,7,NA,7,7))

如果列值全部为 NA，我想按 Col1 分组并删除行。 所以所需的 output 是：

列1	列2	列3	列4
乙	8个	7	北美
C	北美	6个	7
丁	9	8个	7
P1	10	北美	北美
P2	8个	7	7
P3	9	8个	7

任何帮助将非常感激。

Answer 1

不需要分组依据，只保留至少有 1 个非 na 列的行，不包括Col1 ：

df[ rowSums(!is.na(df[, -1])) > 0, ]
#   Col1 Col2 Col3 Col4
# 2    B    8    7   NA
# 3    C   NA    6    7
# 4    D    9    8    7
# 5   P1   10   NA   NA
# 6   P2    8    7    7
# 7   P3    9    8    7

Answer 2

你不需要group_by ，你可以使用if_any 。

library(dplyr)
filter(df, if_any(-Col1, ~ !is.na(.)))
#   Col1 Col2 Col3 Col4
# 1    B    8    7   NA
# 2    C   NA    6    7
# 3    D    9    8    7
# 4   P1   10   NA   NA
# 5   P2    8    7    7
# 6   P3    9    8    7

Answer 3

在 r2evans 回答的帮助下，我能够在使用 group_by 分组后删除 NA。 感谢所有回答的人。

library(dplyr)
df %>% group_by(Col1) %>% filter(if_any(everything(), ~ !is.na(.)))

 Col1   Col2  Col3  Col4  
 B         8     7    NA
 C        NA     6     7
 D         9     8     7
 P1       10    NA    NA
 P2        8     7     7
 P3        9     8     7