只使用数值从data.frame中提取行

Question

令我惊讶的是，我以前没发现有人问过这个问题。

我的输入data.frame

a <- c(1,5.3,3,1,-8,6,-1)
b <- c(4,-2,1.0,"1 2","-","1.2.3","x")
df <- data.frame(a,b)
df
   a     b
1  1     4
2  5.3  -2
3  3     1
4  1   1 2
5 -8     -
6  6 1.2.3
7 -1     x

期望输出

    a  b
1 1.0  4
2 5.3 -2
3 3.0  1

我想出的

df[apply(df, 1, function(r) !any(is.na(as.numeric(r)))) ,]

它起作用了，但它发出了一些丑陋的警告。

    a  b
1 1.0  4
2 5.3 -2
3 3.0  1
Warning messages:
1: In FUN(newX[, i], ...) : NAs introduced by coercion
2: In FUN(newX[, i], ...) : NAs introduced by coercion
3: In FUN(newX[, i], ...) : NAs introduced by coercion
4: In FUN(newX[, i], ...) : NAs introduced by coercion

如果可能的话，有没有更好的使用R基的方法？

Answer 1

一对使用基本R解决方案的strtoi (没有警告)

rowSums (全整数)

df[ !is.na( rowSums( sapply( df, strtoi ) ) ), ]

  a  b
1 1  4
2 5 -2
3 3  1

complete.cases (全整数)

df[ complete.cases( sapply( df, strtoi ) ), ]

  a  b
1 1  4
2 5 -2
3 3  1

更改后的编辑(一些浮动)

下一种方法是使用双sapply来触摸每个值，而不是向量。在有冲突模式的情况下，这是很重要的，也就是说，如果其他方式不能决定的话。

df
    a     b
1   1     4
2 5.3    -2
3   3     1
4   1   1 2
5  -8     -
6   6   1.3
7  -1     x
8 2.5 1.2.3

data.frame( na.omit( sapply( df, function(x) 
  sapply( x, function(y) 
    ifelse(grepl("^-?\\d+\\.\\d+$", y), as.numeric(y), strtoi(y)) ) )))

      a    b
1   1.0  4.0
5.3 5.3 -2.0
3   3.0  1.0
6   6.0  1.3

Answer 2

注意事项:修改问题后编辑

我不认为这些警告是个大问题。它们只是告诉您您已经知道的内容；当胁迫为数字时，4个字符值返回NA。

您可以将数据帧仅筛选为正数或负数值，然后使用dplyr将其转换为数字。

library(dplyr)

df %>% 
  filter(if_all(everything(), ~ grepl("^-?\\d+(\\.\\d+)?$", .x))) %>% 
  mutate(across(everything(), ~ as.numeric(.x)))

结果：

    a  b
1 1.0  4
2 5.3 -2
3 3.0  1