R: data.table条件和删除列"NA“

R中的data.table是一个高效的数据处理工具，可以用于数据的筛选、聚合和转换等操作。下面是对于data.table条件和删除列"NA"的回答：

条件筛选：要在data.table中按照条件筛选数据，可以使用[ ]操作符。可以通过指定条件在方括号中进行数据筛选。例如，要筛选出某一列中值为特定值的行，可以使用以下语法：

dt[列名 == 值]

如果要根据多个条件进行筛选，可以使用逻辑运算符（如&和|）组合条件。例如，要筛选出某一列中值大于10且小于20的行，可以使用以下语法：

dt[列名 > 10 & 列名 < 20]

删除列中的"NA"：要删除data.table中某列中的"NA"值，可以使用is.na()函数结合条件筛选和赋值操作来实现。以下是一个示例：

dt[is.na(列名)] <- NULL

上述代码会删除data.table中某列中的"NA"值所在的行。

需要注意的是，上述示例中的"列名"需要替换为实际的列名。

希望以上回答对您有帮助。如果您还有其他问题，请随时提问。

相关·内容

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?...data.table中，还有一个比较特立独行的函数：使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...),2), LETTERS[4:6])] DT[, c("V1","V2") := NULL] 通过list的方式来更新了数据，以及使用null的方式来删除列。...参考文献：些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包...dplyr和data.table，你选哪个？

8K4 3

「Workshop」第五期：使用data.table操作数据

j 进行操作按条件选取列 > dt[,2] money 1: 1 2: 2 3: 3 4: 4 5: 5 6: 6 > dt[, -2]...6 > dt[max(number),] d e c name money number 1: 2 1 expensive orange 6 6 选择或删除某列...banana 3 6 1 2 4: banana 4 1 1 2 5: orange 5 3 1 2 6: orange 6 6 1 2 删除列...按相同的列内容进行data.table组合 ?...(b = y, c > z)] a b c x 1: 3 b 4 3 2: 1 c 5 2 3: NA a 8 1 bind组合两个data.table ?

3.3K5 0

「R」数据操作（三）：高效的data.table

接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二）使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...首先，我们仍然载入之前用到的产品数据，不过这里我们使用data.table包提供的fread()函数，它非常高效和智能，默认返回data.table。.../R/dataset/product-toy-tests.csv") 如果查看表格信息，你会发现它和data.frame没什么两样： product_info #> id name...重塑data.table data.table扩展包为data.table对象提供了更强更快得dcast()和melt()函数。...的动态作用域我们不仅可以直接使用列，也可以提前定义注入.N、.I和.SD来指代数据中的重要部分。

6K2 0

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...可见它是属于data.table和data.frame类，并且取列，维数，都可以采用data.frame的方法。...将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol，行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na值的表示，默认""； dec...参考文献 data.table包manual：https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf

5.7K2 0

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。...； sep2 对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol 行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"...默认nomatch=NA,无匹配返回NA，也可以设置为0，0不返回该行； which 默认FALSE结果返回x和y行的联合，当是TRUE时，如果mult=“all”，返回两列，一列...x列号，一列相对应的y，如果nomatch=NA，不匹配的返回y的NA,如果nomatch=0,则跳过该列，设置mult="first“，mult=”last"则最后返回x一样的行数； verbose...manual: https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf

3.3K1 0

5个例子比较Python Pandas 和R data.table

Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。...在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...data.table) melb <- fread("datasets/melb_data.csv") 示例1 第一个示例是关于基于数据集中的现有列创建新列。...例如，我们可以更改类型和距离列的名称。类型:HouseType 距离:DistanceCBD 数据集中的distance列表示到中央商务区(CBD)的距离，因此最好在列名中提供该信息。...对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。总结我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见的5个示例。

3K3 0

能不能让R按行处理数据？

事实上，这些问题也就是你在“看懂一本R的教材”和“成为R大神”之间的距离。大猫除了进行翻译，也会在其中增加一些相关知识点，相信掌握了这些问题，一定会对你的研究工作大有裨益。 1....这些问题大多数涉及到用data.table包处理数据。data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....如果要自己寻找Stackoverflow上与R或是data.table相关的问题，可以在搜索栏输入[R] [data.table] Your question。提出问题好啦，开始上课！...eddi大神的意思是，原来inti_total_asset和issuing_scale是两个变量，现在要把他们stack起来，“堆成”一列，也就是这样： ?...对，这个步骤和cast和melt函数的作用类似，只不过这里直接用了data.table自己的语句。

1.3K2 0

「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

::data.table(r1 = c("S1", "S2"), r3 = c("S2", "S1")), b = data.table::data.table(r1 = c("S1", "S2")...r4 r1 r3 r2 #> 1 S1 S2 S2 S1 S1 #> 2 S2 S1 S1 S2 S2 看起来似乎有点不可理喻，但实际上上面我构造的数据集是有点特别的：前 2 个子集和第 3 个子集是没有可以连接的列的...如果 be_join 不为空，进行如下的循环：如果存在，则将这个子集和 to_join 按共同列合并如果不存在，使用循环位移一位，将当前 be_join 的第 2 个子集移动为第 1 个。...检查 be_join 第一个子集的列与 to_join 存在共同列等待循环结束我们可以查看结果： to_join[, c("r1", "r2", "r3", "r4", "r5")] #> r1...is.na(G[x[1]]) & !

1.6K3 0

小技巧：R语言里删除带有缺失值的列

如果是要去除包含缺失值的行，直接使用na.omit()函数就可以了，但是如果要去除含有缺失值的列呢？...image.png 实现目的需要借助dplyr这个R包用到的是select_if()函数这个具体的写法怎么解释我暂时还没有搞明白，先背下来再说吧 dfpra library(dplyr) dfpra...这个代码是保留带有缺少值的列 ?...image.png 如果是要删除带有缺失值的列在any函数前加一个感叹号就可以了 dfpra<-data.frame(A=1:5, B=c(1:4,NA),...判断数据集是否至少存在一个数据满足指定的条件，返回值是TRUE或者FALSE 比如判断一组数据中是否存在负数代码 x1<-c(1,2,3,4,5) any(x1<0) x2<-c(-1,2,3) any

8.1K2 0

Excel的SNP数据如何变为plink格式

这个一般是map和ped数据不匹配，可以通过R中的map和map查看一下什么情况： > dim(map) [1] 43251 4 > dim(ped) [1] 185 43257 可以看到...再看一下map的前几行和后几行：可以看到map最后几行是错误的，原始的xlsx文件有问题。...常见问题3：indel位点 plink格式不支持indel位点，需要将indel位点删除。当然，如果有几万个snp，就不方便处理了。...思路：将其读取到R中转置保存到本地然后通过grep，去掉相关的行然后再读到R中，再进行处理。报错总结数据有空行，有缺失，有indel。...更新的代码中，判断是否有空行，将NN作为缺失读取到R中，可以避免上面的情况，更新后的代码如下： library(openxlsx) library(tidyverse) library(data.table

1.6K1 0

VBA删除空白行和空白列代码

'VBA删除空白列 Sub DeleteEmptyRows() Dim LastRow As Long, r As Long LastRow = ActiveSheet.UsedRange.Rows.Count...= LastRow To 1 Step -1 If WorksheetFunction.CountA(Rows(r)) = 0 Then Rows(r).Delete '使用CountA...可计算某一区域（这里批使用的行的）或数组中包含数据的单元格的数目为0，则删除这一行 Next r End Sub 'VBA删除空白列 Sub DeleteEmptyColumns()...LastColumn = LastColumn + ActiveSheet.UsedRange.Column '使用区域的总列数+所使用区域开始第1列 For c = LastColumn...0，则删除这一列 Next c End Sub

3.1K2 0

data.table包不讲武德，欺负老实人

有两种解决方法： 1，将列的类型变为一致，比如你的数字列要赋值为字符，那就先把数字列变为字符，再赋值 2，可以将赋值的字符的行和被赋值的行一样，这样也不会报错 1....- attr(*, ".internal.selfref")= 这里，x列是数字，y列是数字，z列是字符。 2....，都说data.table和data.frame差不多，但就是差这么一点点，学艺不精，bug满坑啊！！！」...解决方案1：将x列先变为字符，再赋值先把它转化为字符dfx = as.character(dfx)，然后再赋值 df = data.table(x = 1:10,y = rnorm(10),z = paste0...把赋值的行和被赋值的一致将被赋值的行，弄成一样长度的df$x = rep("a1",dim(df)[1]) df = data.table(x = 1:10,y = rnorm(10),z = paste0

8915 0

利用“MatrixEQTL”包进行eQTL实战分析

在上一期内容中，米老鼠和大家介绍了eQTL的相关概念和分析原理，今天我就带大家用“MatrixEQTL”进行一下实战演练。...这里我们使用的是该包提供的内置数据集，代码如下： install.packages("MatrixEQTL") # 安装R包 library("MatrixEQTL") # 加载R包 base.dir...= data.table::fread(covariates_file_name, header=T) # 读取协变量文件，可在R中查看 output_file_name = tempfile() #..." # 定义缺失值 snps$fileSkipRows = 1 # 跳过第一行（适用于第一行是列名的情况） snps$fileSkipColumns = 1 # 跳过第一列（...适用于第一列是SNP ID的情况 snps$fileSliceSize = 2000 # 每次读取2000条数据 snps$LoadFile( SNP_file_name ) # 载入SNP文件

1.2K3 1

R语言专题3-条件和循环

专题3.条件和循环1.条件语句-if(){}1.1 只有if# if()里的内容一定得是逻辑值，可以是你写上的T和F，也可以是运算结果# 若运算结果为T或者你写上了T，他就会执行后续语句，反之则不执行#...0.1171687 -0.1286477 0.3504566ifelse(x>0,'+','-')## [1] "+" "-" "+"# 与字符检测函数str_detect()进行连用,用之前别忘记加载R包...tumor'ifelse(k1,"normal","tumor")## [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" "normal"1.4 多个条件...ifelse写i = 0ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) # 简单的嵌套结构，大家可以先从看懂模仿开始## [1] "0"补充:case_when()# 用之前先加载R包...# 看下输出结果大家就应该知道啥意思了}## [1] 1## [1] 2## [1] 3## [1] 4# 循环画图-以内置数据iris为例par(mfrow = c(2,2)) # 将画板变成两行两列，

2143 0

《高效R语言编程》5-高效输入输出

软件配置几个包： install.packages(c("rio","readr","data.table","feather","WDI")) 关于数据I/O的高级技巧 R语言自己的文件格式是.Rds...：1）基础R的read.csv()，2）fread() 里data.table方法3）较新的readr包里read_csv()函数。...对于小于1M的数据，read.csv()比read_csv()要快，然而fread()比两个都快，如果是更大的数据，read_csv()和data.table比read.csv()快5倍左右。...使用readr的话，会将违规数值转换成NA，而fread()会自动将它认为是数值的列转化成字符，fread()另一特征是可以使用列名或索引来设置select参数，从而有选择的读取列。...R自带的文件格式：Rds和Rdata save()为Rdata是应用最广泛的，函数功能类似save.img()和save.imge()。

1.5K2 0

笔记 GWAS 操作流程6-2：手动计算GWAS分析中的GLM和Logistic模型

名词解释「GWAS」 ❝全基因组关联分析 ❞ 「手动计算」 ❝使用R语言编程GLM模型和Logistic模型，提取Effect和Pvalue ❞ 「GLM」 ❝一般线性模型 ❞ 「Logistic」...FID # 家系ID 第二列为IID # 个体ID 第三列为表型值 # 表型数据 2.3 使用R中的lm函数做回归分析 1，首先载入软件包data.table 2，然后读取0-1-2编码的c.raw文件...3，然后读取表型数据文件phe.txt 4，然后将表型数据和基因型数据合并 library(data.table) geno = fread("c.raw",header=T) phe = fread...2 第一列为FID # 家系ID 第二列为IID # 个体ID 第三列为表型值 # 表型数据，默认是1-2编码（case-control） 3.3 使用R中的glm函数做Logistic回归分析 1，首先载入软件包...data.table 2，然后读取0-1-2编码的c.raw文件 3，然后读取表型数据文件phe.txt 4，然后将表型数据和基因型数据合并 library(data.table) geno[1:10,1

2.7K3 2

R语言︱数据集分组、筛选(plit – apply – combine模式、dplyr、data.table)

在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...##对于数据框 x是对象，subset是保留元素或者行列的逻辑表达式，对于缺失值用NA代替。 Select 是选取的范围，应小于x。...5、which定位函数功能：返回服从条件的观测所在位置（行数），有一定的排序功能在其中。...（参考来源：R高效数据处理包dplyr和data.table，你选哪个？） ?

20.7K3 2

R语言：data.table语句批量生成变量

我们在对多列标准进行筛选时，在之前我们还进行了一步非常重要的提取，也就是将每一列观察值提取出某一特定的字段，而后生成一系列变量，这些变量的观测值只可能存在三种情况：醛固酮、继发性醛固酮或者NA。...经过这样的处理我们才能进行上一期公众号所讲述的下一步：以多列标准进行筛选的操作。...在这里通过链接中的推送的lapply使用原理，再加上stringr包中str_match这个函数的使用，截取出诊断结果中出现过的继发性醛固酮或者醛固酮，没有出现过的自动记为NA。...大猫的微信号是： iRoss2007 村长的B站主页是：http://space.bilibili.com/40771572 大猫的R语言课堂关注R语言、数据挖掘以及经济金融学。...我们与大家分享我们的知识和节操，我相信独乐乐不如众乐乐。

1.2K2 0

「R」data.table 包功能特性学习

如果你还没有安装该包，运行： install.packages("data.table") 导入包 library(data.table) 创建一个data.table set.seed(45L)...# 返回第二列为一个向量 DT[, V2] ## [1] "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C" # 返回第二列与第三列为一个data.table...DT[, sum(V1)] ## [1] 18 # 返回V1列的和，V3列的标准差为一个data.table DT[, ....DT[, V1:=NULL] # 移除V1列和V2列 DT[, c("V1", "V2"):=NULL] # 删除有列名Cols.chosen的列 Clos.chosen = c("A", "B")...D NA NA # 注意与上面的不同 DT[c("A", "D"), nomatch=0] ## V1 V2 V3 V4 ## 1: 1 A 0.341 1 ## 2:

1.9K1 0

「Workshop」第二期：程序控制与数据操作流

涉及编程的数据和代码都会放到 https://github.com/XSLiuLab/Workshop 推荐图书《R for Data Science》[1] 《R 语言编程指南》《R 实战》其他推荐见.../geek-r-tutorial/base.html 内容：基础语法控制与循环结构函数与包数据读取和保存 read....拓展表格 expand complete 分割和连接 separate separate_rows unite 数据导出 write_* data.table 与 base 数据导入 fread 数据导出...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理整数索引逻辑索引命名索引进一步的学习参考小抄、...文档和《R 语言编程指南》后几期主题本期未讲述的内容？？？

1.6K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云