在R语言中，可以使用以下方法来检查data.frame中每行的无效值或代码：

1. 使用is.na()函数检查缺失值：# 创建一个示例的data.frame df <- data.frame(A = c(1, 2, NA, 4), B = c("a", "b", "c", NA), C = c(TRUE, FALSE, NA, TRUE))

检查每行是否存在缺失值

has_missing_values <- apply(df, 1, function(row) any(is.na(row)))

该方法使用apply()函数将is.na()应用于每一行，并使用any()函数检查是否存在缺失值。返回的结果是一个逻辑向量，表示每行是否存在缺失值。

1. 使用complete.cases()函数检查完整的行：# 检查每行是否完整（无缺失值） complete_rows <- complete.cases(df)complete.cases()函数返回一个逻辑向量，表示每行是否完整。如果某行中存在缺失值，则对应位置的值为FALSE，否则为TRUE。
2. 使用dplyr包中的filter()函数过滤含有缺失值的行：library(dplyr)

过滤含有缺失值的行

filtered_df <- df %>% filter_all(all_vars(!is.na(.)))

该方法使用filter_all()函数过滤掉含有缺失值的行。all_vars()函数用于将每个变量应用于过滤条件。

以上是在data.frame中检查每行中的无效值或代码的几种常用方法。根据具体需求和数据情况，选择适合的方法进行处理。