删除与指定的值的所有单元格中的R

Question

这里有一个数据帧：

df <- data.frame('a' = c('NULL',1,4,5), 'b' = c(5,6,3,'NULL'), 'c' = c(9,'NULL',9,3)) 

输出：

 a b c 
1 NULL 5 9 
2 1 6 NULL 
3 4 3 9 
4 5 NULL 3 

我所试图做删除所有的细胞，一个空值。一种方法是这样的：

df2 <- data.frame('a' = subset(df, !(a == 'NULL'))$a, 
       'b' = subset(df, !(b == 'NULL'))$b, 
       'c' = subset(df, !(c == 'NULL'))$c) 

输出：

a b c 
1 1 5 9 
2 4 6 9 
3 5 3 3 

然而，这是低效的。有没有去除任何空值的单元格？

Answer 1

as.data.frame(sapply(df, function(x) x[x != "NULL"])) 
# a b c 
# 1 1 5 9 
# 2 4 6 9 
# 3 5 3 3 

从这个链接How to clean or remove NA values from a dataset without remove the column or row

因为它不是一个确切的重复，答案加入

Answer 2

另一种解决方案，给出了同样的答案，但也适用，如果有不同数量的“ NULL”中每一列的值：

#Works for original problem 
df <- data.frame('a' = c('NULL',1,4,5), 'b' = c(5,6,3,'NULL'), 'c' = c(9,'NULL',9,3)) 
res<-as.data.frame(sapply(df, function(x) { 
             c(as.numeric(levels(x))[x[x != "NULL"]], 
             rep("NULL",sum(x == "NULL"))) 
             })) 
res2 <- res[rowSums(res=="NULL")==0,]  

res2 
# a b c 
#1 1 5 9 
#2 4 6 9 
#3 5 3 3 

现在对于具有不同数量的示例‘在每列NULL’：

df <- data.frame('a' = c('NULL',1,4,5,6), 'b' = c("NULL",6,3,'NULL',7), 'c' = c(9,'NULL',"NULL","NULL",10)) 
res<-as.data.frame(sapply(df, function(x) { 
             c(as.numeric(levels(x))[x[x != "NULL"]], 
             rep("NULL",sum(x == "NULL"))) 
             })) 
res2 <- res[rowSums(res=="NULL")==0,]  

res2 
# a b c 
#1 1 6 9 
#2 4 3 10