変数のグループの値に基づいてdata.tableをフィルタリングする

Question

変数のグループに少なくとも1つの値がNULL以外のすべての行をフィルタリングする場合に最適な構文を見つけるための問題が発生しました。

例は以下の通りです：

> dat <- data.table(a=1:5, b=c(1:3, NA, NA), c=c(NA, 1:3, NA)) 

> cols <- c('b', 'c') 

> dat[!all(is.na(cols)), .SD, with=FALSE] 
Null data.table (0 rows and 0 cols) 

> dat[!is.na(b)|!is.na(c), .SD] 
    a b c 
1: 1 1 NA 
2: 2 2 1 
3: 3 3 2 
4: 4 NA 3 

それは私がそれを行うことができますので、しかし、私は変数のグループを含める方法を見つけることができない作品!is.na(variable1) | !is.na(variable2)として、私は明示的に各変数の名前を言うならば、あなたが見ることができるように1条件のみで、すべてを連結しません。or。

Answer 1

あなたはrowSumsと.SDで次の構文を使用することができます。

dat[dat[, rowSums(!is.na(.SD)) > 0, .SDcols = cols]] 
# a b c 
#1: 1 1 NA 
#2: 2 2 1 
#3: 3 3 2 
#4: 4 NA 3 

内側の部分は次のようになり、論理値を作成：あなたがすることもでき、マイケルによってコメント再

dat[, rowSums(!is.na(.SD)) > 0, .SDcols = cols] 
# [1] TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE 

を使用Reduce + lapply：

dat[dat[, Reduce("+", lapply(.SD, function(x) !is.na(x))) > 0, .SDcols = cols]] 

しかし、ほとんどの私の使用例では、rowSumsのアプローチは大丈夫で読みやすくなりました。

Answer 2

これも可能です。

dat[rowSums(!is.na(dat[, cols, with=FALSE])) > 0,] 
    a b c 
#1: 1 1 NA 
#2: 2 2 1 
#3: 3 3 2 
#4: 4 NA 3