如何从R中的惰性查询中删除NA

Question

我需要关于这个数据库https://www.kaggle.com/datasets/hugomathien/soccer的帮助，我想找出有多少玩家是右脚的，有多少是左脚的，使用数据库表player_attributes的列preferred_foot，并使用: group_by和dplyr的汇总。当我在r中运行这个时：

con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), "data/database.sqlite")
library(tidyverse)
library(DBI)
player_attributes<-tbl(con,"Player_Attributes")
Table_preferred_foot<- player_attributes %>%
  group_by(preferred_foot) %>%
  summarize(number_of_players=count(preferred_foot))
head(Table_preferred_foot)

我得到了右脚和左脚球员的数量，我也得到了NA的数目是0。但如果我跑了

player_attributes %>%
  group_by(preferred_foot) %>%
  count()

我得到了右脚和左脚球员的数量(和以前一样)，但我得到NA的数目是836，这是NA的真实数量。如何使用汇总和group_by得到正确的答案？

此外，是否有一个直接函数来检查惰性查询的变量中是否存在NA，并从惰性查询的变量(如常规数据帧)中删除NA？？(像na.omit()这样的基本函数不起作用)

Answer 1

您可以在每个代码段1中使用group_by和summarise。Count将其合并成每段2的一行，并且可以将每个片段3中的NAs计算出来。

library(tidyverse)

con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), "database.sqlite")

tbl(con, "Player_Attributes") %>%
  group_by(preferred_foot) %>%
  summarise(n = n())

tbl(con, "Player_Attributes") %>%
  count(preferred_foot)

tbl(con, "Player_Attributes") %>%
  filter(!is.na(preferred_foot)) %>%
  count(preferred_foot)