Supprimer les lignes dont les valeurs sont vides dans une colonne particulière

Question

Je travaille sur un grand ensemble de données, dont certaines lignes contiennent des NA et d'autres des blancs :

df <- data.frame(ID = c(1:7),                                   
         home_pc = c("","CB4 2DT", "NE5 7TH", "BY5 8IB", "DH4 6PB","MP9 7GH","KN4 5GH"),               
         start_pc = c(NA,"Home", "FC5 7YH","Home", "CB3 5TH", "BV6 5PB",NA),               
         end_pc = c(NA,"CB5 4FG","Home","","Home","",NA))

Comment supprimer les NA et les blancs en une seule fois (dans les colonnes start_pc et end_pc) ? Dans le passé, j'ai utilisé :

df<- df[-which(is.na(df$start_pc)), ]

... pour supprimer les NA - existe-t-il une commande similaire pour supprimer les blancs ?

Answer 1

 df[!(is.na(df$start_pc) | df$start_pc==""), ]

Answer 2

Il s'agit de la même construction - il suffit de tester les chaînes vides au lieu de NA :

Essayez ça :

df <- df[-which(df$start_pc == ""), ]

En fait, en regardant votre code, vous n'avez pas besoin de l'élément which mais utilisez la négation à la place, de sorte que vous pouvez le simplifier en :

df <- df[!(df$start_pc == ""), ]
df <- df[!is.na(df$start_pc), ]

Et, bien sûr, vous pouvez combiner ces deux déclarations comme suit :

df <- df[!(df$start_pc == "" | is.na(df$start_pc)), ]

Et simplifiez-le encore plus avec with :

df <- with(df, df[!(start_pc == "" | is.na(start_pc)), ])

Vous pouvez également tester une longueur de chaîne non nulle en utilisant nzchar .

df <- with(df, df[!(nzchar(start_pc) | is.na(start_pc)), ])

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Disclaimer : Je n'ai pas testé ce code. Veuillez me faire savoir s'il y a des erreurs de syntaxe quelque part.

Answer 3

Une solution élégante avec dplyr serait :

df %>%
  # recode empty strings "" by NAs
  na_if("") %>%
  # remove NAs
  na.omit

Answer 4

Une solution alternative peut être de supprimer les lignes avec des blancs dans une variable :

df <- subset(df, VAR != "")

Answer 5

Une approche facile serait de rendre toutes les cellules vides NA et ne garder que les cas complets. Vous pouvez également rechercher na.omit des exemples. Il s'agit d'un sujet largement débattu.

df[df==""]<-NA
df<-df[complete.cases(df),]