我正在尝试对每个数据框进行子集化，以排除第一列为NA或“”的行。我尝试将数据框放入列表中df，然后lapply在每个数据框上使用。该代码有效，只是我不确定如何用子集覆盖每个数据框。
df1 <- data.frame(v1=c(1, 2, 3, NA, NA, NA), v2=rep(1, 6))
df2 <- data.frame(v11=c(2, 3, 4, 5, NA, ""), v22=rep(1, 6))
df3 <- data.frame(v111=c(3, 4, 5, 6, 7, NA), v222=rep(1, 6))
df <- list(df1=df1, df2=df2, df3=df3)
df
$df1
# v1 v2
# 1 1 1
# 2 2 1
# 3 3 1
# 4 NA 1
# 5 NA 1
# 6 NA 1
#
# $df2
# v11 v22
# 1 2 1
# 2 3 1
# 3 4 1
# 4 5 1
# 5 <NA> 1
# 6 1
#
# $df3
# v111 v222
# 1 3 1
# 2 4 1
# 3 5 1
# 4 6 1
# 5 7 1
# 6 NA 1
lapply(names(df), function(x) df[[x]][!(is.na(df[[x]][,1]) | df[[x]][,1]==""), ])
# [[1]]
# v1 v2
# 1 1 1
# 2 2 1
# 3 3 1
#
# [[2]]
# v11 v22
# 1 2 1
# 2 3 1
# 3 4 1
# 4 5 1
#
# [[3]]
# v111 v222
# 1 3 1
# 2 4 1
# 3 5 1
# 4 6 1
# 5 7 1
最后，df3例如，我希望如下所示：
df3
# v111 v222
#1 3 1
#2 4 1
#3 5 1
#4 6 1
#5 7 1
您可以简化lapply为以下格式（以便也保留数据框的名称）
df <- lapply(df, function(x) x[!(is.na(x[1]) | x[1] == ""), ])
然后使用list2env为了使您的数据帧回到全局环境
list2env(df, .GlobalEnv)
然后，您只需检查一下新的数据框
df1
## v1 v2
## 1 1 1
## 2 2 1
## 3 3 1
等等。
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