R语言如何剔除缺失值

在R语言中，可以使用以下几种方法来剔除缺失值：

1. 使用na.omit()函数：该函数可以删除包含缺失值的行或列。当应用于数据框时，它将删除包含缺失值的整行。例如，如果df是一个数据框，可以使用na.omit(df)来删除包含缺失值的行。

2. 使用complete.cases()函数：该函数返回一个逻辑向量，指示每个观测是否完整（即不包含缺失值）。可以将该逻辑向量用作索引，以选择完整的观测。例如，如果df是一个数据框，可以使用df[complete.cases(df), ]来选择完整的观测。

3. 使用is.na()函数：该函数返回一个逻辑向量，指示每个元素是否为缺失值。可以将该逻辑向量用作索引，以选择非缺失值。例如，如果x是一个向量，可以使用x[!is.na(x)]来选择非缺失值。

4. 使用tidyverse包中的drop_na()函数：该函数可以删除包含缺失值的行或列。当应用于数据框时，它将删除包含缺失值的整行。例如，如果df是一个数据框，可以使用drop_na(df)来删除包含缺失值的行。