r - 从表中删除 NULL 值

Question

我有一张表，其中有一列中有 NUll 值，这些空值添加到 Highchart 图中的 Extra Label 中。如何使用 Dplyr 操作数据以删除特定列中具有空值的行？

我正在考虑对后端 SQL 查询进行更改，并过滤结果以获得所需的输出。但这不是一个合适的方式。

这是行不通的，

   dplyr::filter(!is.na(ColumnWithNullValues)) %>%

实际代码：

df <- data() %>%
      dplyr::filter(CreatedBy == 'owner') %>%
      dplyr::group_by(`Reason for creation`) %>%
      dplyr::arrange(ReasonOrder) %>%

ColumnWithNullValues <- 此列具有 Null 值。

标签： rdplyrtidyverse

Answer 1

这是一个小例子df：

library(dplyr)
library(purrr)
df <- tibble(
  ColumnWithNullValues = list(c(1:5), NULL, c(6:10))
)
df
#> # A tibble: 3 x 1
#>   ColumnWithNullValues
#>   <list>              
#> 1 <int [5]>           
#> 2 <NULL>              
#> 3 <int [5]>

在这种情况下，最合乎逻辑的可能似乎使用：

df %>% 
  filter(!is.null(ColumnWithNullValues))
#> # A tibble: 3 x 1
#>   ColumnWithNullValues
#>   <list>              
#> 1 <int [5]>           
#> 2 <NULL>              
#> 3 <int [5]>

但正如你所看到的，这是行不通的。相反，我们需要使用 map/sapply/vapply 进入列表。例如像这样：

df %>% 
  filter(map_lgl(ColumnWithNullValues, function(x) !all(is.null(x))))
#> # A tibble: 2 x 1
#>   ColumnWithNullValues
#>   <list>              
#> 1 <int [5]>           
#> 2 <int [5]>

但正如@akrun hast 在评论中解释的那样，列表中的元素不可能包含NULL其他值。所以我们可以将代码简化为：

df %>% 
  filter(!map_lgl(ColumnWithNullValues, is.null))
#> # A tibble: 3 x 1
#>   ColumnWithNullValues
#>   <list>              
#> 1 <int [5]>           
#> 2 <int [5]>