如何删除数据框中的行？
我有一个名为“mydata”的数据框，如下所示：
ABCD 1. 5 4 4 4 2. 5 4 4 4 3. 5 4 4 4 4. 5 4 4 4 5. 5 4 4 4 6. 5 4 4 4 7. 5 4 4 4 我想删除第2,4,6行。 例如，像这样：
ABCD 1. 5 4 4 4 3. 5 4 4 4 5. 5 4 4 4 7. 5 4 4 4
关键的想法是你形成一组你想删除的行，并保持该集合的补充。
在R中，一个集合的补码由' – '运算符给出。
所以，假设data.frame被称为myData ：
myData[-c(2, 4, 6), ] # notice the -
当然，如果您想要完全删除这些行，请不要忘记“重新分配” myData ，否则R会打印结果。
myData <- myData[-c(2, 4, 6), ]
你也可以使用一个所谓的布尔向量，也就是logical ：
row_to_keep = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE) myData = myData[row_to_keep,]
请注意! 运算符充当NOT，即!TRUE == FALSE ：
myData = myData[!row_to_keep,]
这与@ mrwab的答案（+1 btw :)相比似乎有点麻烦，但是一个逻辑向量可以随时产生，例如列值超过某个值的地方：
myData = myData[myData$A > 4,] myData = myData[!myData$A > 4,] # equal to myData[myData$A <= 4,]
您可以将布尔向量转换为索引向量：
row_to_keep = which(myData$A > 4)
最后，一个非常巧妙的技巧是，你可以使用这种子集不仅用于提取，而且还可以用于赋值：
myData$A[myData$A > 4,] <- NA
其中列A被分配NA （不是数字），其中A超过4。
按行号删除的问题
对于快速和肮脏的分析，您可以根据最佳答案按数字删除一个data.frame的行。 也就是说，
newdata <- myData[-c(2, 4, 6), ]
但是，如果您正在尝试编写健壮的数据分析脚本，则通常应避免通过数字位置删除行。 这是因为您的数据中行的顺序可能会在将来发生变化。 data.frame或数据库表的一般原则是行的顺序应该不重要。 如果订单确实重要，则应该将其编码为data.frame中的实际variables。
例如，假设您在检查数据并确定要删除的行的行号之后，导入了一个数据集，并按数字位置删除了行。 但是，在稍后的时间点，您可以查看原始数据并查看数据并重新sorting。 您的行删除代码现在将删除错误的行，更糟糕的是，您不太可能得到任何错误，警告您已经发生这种情况。
更好的战略
更好的策略是根据行的实质和稳定属性删除行。 例如，如果您有一个唯一标识每个个案的id列variables，则可以使用该variables。
newdata <- myData[ !(myData$id %in% c(2,4,6), ]
其他时候，您将有一个可以指定的正式排除标准，您可以使用R中的许多子集工具之一来基于该规则排除个案。
在您的数据框中创buildID列或使用任何列名来标识该行。 使用索引是不公平的删除。
使用subsetfunction来创build新的框架。
updated_myData <- subset(myData, id!= 6) print (updated_myData) updated_myData <- subset(myData, id %in% c(1, 3, 5, 7)) print (updated_myData)
