मुझे आर डेटाटेबल

Question

से एनएएस के ब्लॉक कैसे छोड़ना चाहिए मेरे पास एक बहु स्तंभ कुंजी के साथ एक बड़ा आर data.table है, जहां कुछ मूल्य कॉलम में कुछ NA शामिल हैं। मैं उन समूहों को हटाना चाहता हूं जो पूरी तरह से एक या अधिक मूल्य कॉलम में NA हैं, लेकिन पूरे समूह को अन्यथा रखें। कुंजी के प्रत्येक कॉलम के लिए इसे दोहराएं।

• श्रृंखला:: एक, डी, ई, एच और एल
• पहचान:

  library(data.table) 
  DT = data.table(
      Series = rep(letters[1:12], each = 3), 
      Id = 1:12, 
      Value1 = c(1:3, NA, 5:9, rep(NA,3), 1:3, NA, 5:9, rep(NA,3), 1:3, NA, 5:9, rep(NA,3)), 
      Value2 = c(rep(NA,3), 1:4, NA, 6:9, rep(NA,3), 1:9, 1:9, rep(NA,3))) 
  DT 
      Series Id Value1 Value2 
  1:  a 1  1  NA 
  2:  a 2  2  NA 
  3:  a 3  3  NA 
  4:  b 4  NA  1 
  5:  b 5  5  2 
  6:  b 6  6  3 
  7:  c 7  7  4 
  8:  c 8  8  NA 
  9:  c 9  9  6 
  10:  d 10  NA  7 
  11:  d 11  NA  8 
  12:  d 12  NA  9 
  13:  e 1  1  NA 
  14:  e 2  2  NA 
  15:  e 3  3  NA 
  16:  f 4  NA  1 
  17:  f 5  5  2 
  18:  f 6  6  3 
  19:  g 7  7  4 
  20:  g 8  8  5 
  21:  g 9  9  6 
  22:  h 10  NA  7 
  23:  h 11  NA  8 
  24:  h 12  NA  9 
  25:  i 1  1  1 
  26:  i 2  2  2 
  27:  i 3  3  3 
  28:  j 4  NA  4 
  29:  j 5  5  5 
  30:  j 6  6  6 
  31:  k 7  7  7 
  32:  k 8  8  8 
  33:  k 9  9  9 
  34:  l 10  NA  NA 
  35:  l 11  NA  NA 
  36:  l 12  NA  NA 
      Series Id Value1 Value2 
  

  तो मैं छोड़ने के लिए करना चाहते हैं:

  एक सरल उदाहरण के लिए 4, 10,

  : 11 और 12

सही परिणाम की तरह दिखना चाहिए

Series Id Value1 Value2 
1:  b 5  5  2 
2:  b 6  6  3 
3:  c 7  7  4 
4:  c 8  8  NA 
5:  c 9  9  6 
6:  f 5  5  2 
7:  f 6  6  3 
8:  g 7  7  4 
9:  g 8  8  5 
10:  g 9  9  6 
11:  i 1  1  1 
12:  i 2  2  2 
13:  i 3  3  3 
14:  j 5  5  5 
15:  j 6  6  6 
16:  k 7  7  7 
17:  k 8  8  8 
18:  k 9  9  9 
    Series Id Value1 Value2 

---

क्या मैं अब तक कामयाब रहे:

मैं श्रृंखला है कि इस तरह मान 1 के लिए लागू नहीं कर रहे हैं पा सकते हैं:

DT[, sum(1-is.na(Value1)) == 0, by = Series][V1 == TRUE] 

और मैं भी कर सकता है

setkey(DT, Series) 
DT = DT[DT[, sum(1-is.na(Value)) == 0, by = Series][V1 != TRUE]] 

लेकिन अब मैं अंतिम तालिका में दिखाई देने वाले वी 1 के साथ समाप्त होता हूं।

Answer 1

आप इन प्रविष्टियों को प्राप्त करने के लिए ऐसा कर सकते हैं जहां सभी ValueNA नहीं:

setkey(DT, "Series") 
DT[, .SD[(!all(is.na(Value)))], by=Series] 

कोष्ठक के आसपास !all वाक्य रचना जो मैथ्यू पर गौर करेंगे (टिप्पणी देखें) नहीं-में शामिल होने से बचने के लिए की जरूरत है। इस रूप में एक ही:

नई स्पष्ट सवाल का जवाब देने पर

DT[, .SD[as.logical(!all(is.na(Value)))], by=Series] 

---

भवन:

allNA = function(x) all(is.na(x))  # define helper function 
for (i in c("Id","Series")) 
    DT = DT[, if (!any(sapply(.SD,allNA))) .SD else NULL, by=i] 
DT 
    Series Id Value1 Value2 
1:  i 1  1  1 
2:  i 2  2  2 
3:  i 3  3  3 
4:  b 5  5  2 
5:  b 6  6  3 
6:  f 5  5  2 
7:  f 6  6  3 
8:  j 5  5  5 
9:  j 6  6  6 
10:  c 7  7  4 
11:  c 8  8  NA 
12:  c 9  9  6 
13:  g 7  7  4 
14:  g 8  8  5 
15:  g 9  9  6 
16:  k 7  7  7 
17:  k 8  8  8 
18:  k 9  9  9 

क्रम परिवर्तन है कि, हालांकि। तो परिणाम का अनुरोध ठीक नहीं है। निम्नलिखित आदेश रखता है और तेजी से भी होना चाहिए।

# starting fresh from original DT in question again 
DT[,drop:=FALSE] 
for (i in c("Series","Id")) 
    DT[,drop:=drop|any(sapply(.SD,allNA)),by=i] 
DT[(!drop)][,drop:=NULL][] 
    Series Id Value1 Value2 
1:  b 5  5  2 
2:  b 6  6  3 
3:  c 7  7  4 
4:  c 8  8  NA 
5:  c 9  9  6 
6:  f 5  5  2 
7:  f 6  6  3 
8:  g 7  7  4 
9:  g 8  8  5 
10:  g 9  9  6 
11:  i 1  1  1 
12:  i 2  2  2 
13:  i 3  3  3 
14:  j 5  5  5 
15:  j 6  6  6 
16:  k 7  7  7 
17:  k 8  8  8 
18:  k 9  9  9 

Answer 2

complete.cases फ़ंक्शन का उपयोग करने के बारे में क्या?

DT[complete.cases(DT),] 

यह पंक्तियाँ एनए

> DT[complete.cases(DT),] 
    Series Id Value1 Value2 
1:  b 4  4  1 
2:  b 5  5  2 
3:  b 6  6  3 
4:  c 7  7  4 
5:  c 8  8  5 
6:  c 9  9  6 
7:  f 4  4  1 
8:  f 5  5  2 
9:  f 6  6  3 
10:  g 7  7  4 
11:  g 8  8  5 
12:  g 9  9  6 
13:  j 4  4  1 
14:  j 5  5  2 
15:  j 6  6  3 
16:  k 7  7  4 
17:  k 8  8  5 
18:  k 9  9  6