una - eliminar filas con valores na en r

¿Cómo eliminar filas con un valor cero en R?

Question

Tengo un problema para resolver cómo eliminar filas con un valor de Cero en R. En otras na.omit() , puedo usar na.omit() para eliminar todos los valores de NA o usar complete.cases() para eliminar filas que contengan valores de NA.

¿Hay alguien que sepa cómo eliminar filas con valores de cero en R?

Por ejemplo :

antes de

|    DateTime      | Mac1  | Mac2  | Mac3  | Mac4  |
----------------------------------------------------
| 2011-04-02 06:00 | 20    | 0     | 20    | 20    |  
| 2011-04-02 06:05 | 21    | 21    | 21    | 21    |  
| 2011-04-02 06:10 | 22    | 22    | 22    | 22    |  
| 2011-04-02 06:15 | 23    | 23    | 0     | 23    |  
| 2011-04-02 06:20 | 24    | 24    | 24    | 24    | 
| 2011-04-02 06:25 | 0     | 25    | 25    | 0     | 

Después

|    DateTime      | Mac1  | Mac2  | Mac3  | Mac4  |
----------------------------------------------------
| 2011-04-02 06:05 | 21    | 21    | 21    | 21    |  
| 2011-04-02 06:10 | 22    | 22    | 22    | 22    |  
| 2011-04-02 06:20 | 24    | 24    | 24    | 24    |  

Answer 1

Bueno, podrías cambiar tus 0 por NA y luego usar una de esas soluciones, pero por el bien de la diferencia, podrías notar que un número solo tendrá un logaritmo finito si es mayor que 0 , por lo que rowSums of the log solo será finito si no hay ceros en una fila.

dfr[is.finite(rowSums(log(dfr[-1]))),]

Answer 2

Hay algunas maneras diferentes de hacer esto. Prefiero usar apply , ya que es fácilmente extensible:

##Generate some data
dd = data.frame(a = 1:4, b= 1:0, c=0:3)

##Go through each row and determine if a value is zero
row_sub = apply(dd, 1, function(row) all(row !=0 ))
##Subset as usual
dd[row_sub,]

Answer 3

Prefiero una adaptación simple del método de csgillespie, por encima de la necesidad de una definición de función:

d[apply(d!=0, 1, all),]

donde d es su marco de datos.

Answer 4

Probablemente aceptaría la sugerencia de Joran de reemplazar los 0 con los NA y luego usar las funciones integradas que mencionaste. Si no puede / no quiere hacer eso, un enfoque es usar any() para encontrar filas que contengan 0 y subcontratarlas:

set.seed(42)
#Fake data
x <- data.frame(a = sample(0:2, 5, TRUE), b = sample(0:2, 5, TRUE))
> x
  a b
1 2 1
2 2 2
3 0 0
4 2 1
5 1 2
#Subset out any rows with a 0 in them
#Note the negation with ! around the apply function
x[!(apply(x, 1, function(y) any(y == 0))),]
  a b
1 2 1
2 2 2
4 2 1
5 1 2

Para implementar el método de Joran, algo como esto debería ayudarte a comenzar:

x[x==0] <- NA

Answer 5

Puedes usar el filtro del paquete dplyr.

Llamemos a tu marco de datos df

library(dplyr) df1 <- filter(df, Mac1 > 0, Mac2 > 0, Mac3 > 0, Mac4 > 0)

df1 solo tendrá filas con entradas por encima de cero. Espero que esto ayude.

Answer 6

Yo haría lo siguiente.

Establecer el cero a NA.

 data[data==0] <- NA
 data

Eliminar las filas asociadas con NA.

 data2<-data[complete.cases(data),]