r语言如何删除数据框中某一列含有0的行

可以使用逻辑向量的方式来删除数据框中某一列含有0的行。

假设要删除数据框 `df` 中第二列含有0的行，可以使用以下代码：

df <- df[df[,2] != 0,]

其中，`df[,2] != 0` 会返回一个逻辑向量，表示第二列不等于0的行，将其作为行索引可以删除对应的行。

如果希望在原数据框上进行修改，可以使用以下代码：

df <- df[df[,2] != 0, ,drop=FALSE]

其中，`drop=FALSE` 会保持数据框的维度不变。

相关问题

R语言 去除数据框中含有na的列 代码示例

以下是使用R语言去除数据框中含有NA值的列的代码示例：

# 创建数据框
df <- data.frame(A = c(1, 2, NA, 4), B = c(NA, 2, 3, 4), C = c(1, 2, 3, 4))

# 去除含有NA值的列
df <- df[, colSums(is.na(df)) == 0]

在上述代码中，我们首先创建了一个包含NA值的数据框`df`。然后使用`colSums(is.na(df))`计算了每列中NA值的数量，并将结果与0进行比较。最后，使用`df[, colSums(is.na(df)) == 0]`将不含NA值的列保留下来并赋值给`df`。

R语言怎么将一个数据框中含有NA、NAN、infn的列去掉

你可以使用 `complete.cases()` 函数来删除包含 `NA`, `NaN` 或 `Inf` 的行，然后重新创建一个不包含这些列的新数据框。

下面是示例代码：

# 创建一个包含NA、NAN、infn的数据框
df <- data.frame(a = c(1, 2, NA, 4, Inf, 6),
                 b = c(NA, 2, 3, NaN, 5, 6),
                 c = c(1, 2, 3, 4, 5, 6))

# 删除包含NA、NAN、infn的行
df_new <- df[complete.cases(df), ]

# 查看删除后的数据框
df_new

输出结果如下：

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