有三種方法 !is.na , na.omit, complete.cases
創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家專注于成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計與策劃設(shè)計,巨野網(wǎng)站建設(shè)哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)建站做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)10余年,網(wǎng)設(shè)計領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:巨野等地區(qū)。巨野做網(wǎng)站價格咨詢:028-86922220
> d <- read.table("GWAS_s2.qassoc", header=T, stringsAsFactors=F) // 文件行數(shù) > nrow(d) [1] 431493 > d1 <- subset(d, select=c("CHR", "SNP", "BP", "P")) // 計算非NA 的行數(shù) > num.bool <- complete.cases(d1) > head(num.bool) [1] FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE > sum(num.bool) [1] 363836 > dn1 <- d1[which(!is.na(d1$P)),] > nrow(dn1) [1] 363836 > dn2 <- na.omit(d1) > nrow(dn2) [1] 363836 > dn3 <-d1[complete.cases(d1[,4]),] > nrow(dn3) [1] 363836 > dn4 <-d1[complete.cases(d1),] > nrow(dn4) [1] 363836
方法三和方法四, 一個是根據(jù)第四列是否為NA判斷的, 一個是根據(jù)所有列。