Вот один подход, использующий фиктивные данные для матрицы, но он может быть легко адаптирован к случаю фрейма данных.
mat <- matrix(runif(100), ncol = 10)
set.seed(2)
mat[sample(100, 10)] <- NA
Мы можем использовать is.na()
для преобразования матрицы в логическую на основе NA
наличия:
> is.na(mat)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE
[2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[3,] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[4,] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[6,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[7,] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
[8,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
[9,] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[10,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
После этого мы можем apply()
функцию any()
для строк, чтобы возвращать логический индекс для строк с одним или несколькими NA
s:
> apply(is.na(mat), 1, any)
[1] TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE
Соединяя это, мы имеем:
ind <- apply(is.na(mat), 1, any)
mat[ind, ]
дает:
> ind <- apply(is.na(mat), 1, any)
> mat[ind, ]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 0.6618988 0.01041453 0.9817279 0.007109038 0.77002786 NA
[2,] 0.8368892 NA 0.1150841 0.683403423 0.62512173 0.04217553
[3,] 0.1505014 0.86886104 0.1632009 0.929720222 NA 0.18467346
[4,] 0.1492469 NA 0.9746879 0.785878913 0.38814476 NA
[5,] 0.3570626 0.28487057 0.3490884 0.988902156 0.46150111 0.86784466
[6,] 0.9626440 NA 0.5019699 0.613952910 0.21867519 0.40264274
[7,] 0.1323720 0.15046975 0.8103973 0.710185730 0.06593551 0.57268500
[,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 0.35064257 0.9767552 0.2009347 NA
[2,] 0.02505036 0.3799989 0.9806000 0.3733586
[3,] 0.40110104 0.5603876 0.8289221 0.5743769
[4,] 0.97151543 0.4269434 0.8989719 0.8726963
[5,] 0.32372244 NA 0.4533770 0.1105549
[6,] 0.73319143 0.1153091 0.1474178 0.9527002
[7,] NA 0.4400317 NA 0.5690021