Как уже отмечалось, вы должны предоставить воспроизводимый R
пример. Если я правильно понимаю, вы можете легко использовать subset
функцию .
# Generating some fake data:
set.seed(101)
df <- data.frame("StudyID" = paste("Study", seq(1:100), sep = "_"),
"Column" = sample(c(1:30, NA),100, replace = TRUE))
Используйте subset
с !is.na()
, если ваш NA
является Недоступен значение
newdf <- subset(df, !is.na(Column))
Если ваш NA
является символом:
# Numeric to character conversion
df$Column<- as.character(df$Column)
# Replace missing values with "NA"
df$Column[is.na(df$Column)] <- "NA"
Таким образом, просто поднабор:
newdf <- subset(reviews, Column != "NA")