使用NA的with subset删除行在函数中不起作用

是因为NA值在R语言中被视为缺失值，而在函数中使用with subset参数时，该参数只能用于指定要删除的行的条件，而不能用于处理缺失值。

要删除包含NA值的行，可以使用na.omit()函数。该函数会删除包含任何缺失值的行，并返回一个新的数据框。

示例代码：

# 创建一个包含NA值的数据框
data <- data.frame(
  x = c(1, 2, NA, 4),
  y = c(NA, 2, 3, 4)
)

# 使用na.omit()删除包含NA值的行
clean_data <- na.omit(data)

# 打印删除NA值后的数据框
print(clean_data)

输出结果：

  x y
2 2 2
4 4 4

在这个例子中，原始数据框包含两个包含NA值的行。使用na.omit()函数后，这些行被成功删除，返回一个不包含NA值的新数据框clean_data。

需要注意的是，na.omit()函数会删除包含任何缺失值的行，如果只想删除特定列中的NA值，可以使用subset()函数结合is.na()函数来实现。

示例代码：

# 创建一个包含NA值的数据框
data <- data.frame(
  x = c(1, 2, NA, 4),
  y = c(NA, 2, 3, 4)
)

# 使用subset()和is.na()删除特定列中的NA值
clean_data <- subset(data, !is.na(x))

# 打印删除NA值后的数据框
print(clean_data)

输出结果：

  x y
1 1 NA
2 2  2
4 4  4

在这个例子中，我们使用subset()函数和is.na()函数删除了x列中的NA值，返回一个新的数据框clean_data。注意到，y列中的NA值并没有被删除。

总结：使用NA的with subset删除行在函数中不起作用，可以使用na.omit()函数删除包含任何缺失值的行，或者使用subset()函数结合is.na()函数删除特定列中的NA值。