By default, this will drop rows that contain any missing values. It is possible to specify a subset of variables so that only missing values in these variables will be considered.
Usage
# S3 method for class 'RPolarsDataFrame'
drop_na(data, ...)
# S3 method for class 'RPolarsLazyFrame'
drop_na(data, ...)Arguments
- data
A Polars Data/LazyFrame
- ...
Any expression accepted by
dplyr::select(): variable names, column numbers, select helpers, etc.
Examples
tmp <- mtcars
tmp[1:3, "mpg"] <- NA
tmp[4, "hp"] <- NA
pl_tmp <- polars::pl$DataFrame(tmp)
#> Warning: Passing a `data.frame` or `RPolarsDataFrame` to `pl$DataFrame()` is deprecated and will be removed in the future. Use `as_polars_df()` instead.
drop_na(pl_tmp)
#> shape: (28, 11)
#> ┌──────┬─────┬───────┬───────┬───┬─────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ mpg ┆ cyl ┆ disp ┆ hp ┆ … ┆ vs ┆ am ┆ gear ┆ carb │
#> │ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
#> │ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
#> ╞══════╪═════╪═══════╪═══════╪═══╪═════╪═════╪══════╪══════╡
#> │ 18.7 ┆ 8.0 ┆ 360.0 ┆ 175.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 0.0 ┆ 3.0 ┆ 2.0 │
#> │ 18.1 ┆ 6.0 ┆ 225.0 ┆ 105.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 0.0 ┆ 3.0 ┆ 1.0 │
#> │ 14.3 ┆ 8.0 ┆ 360.0 ┆ 245.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 0.0 ┆ 3.0 ┆ 4.0 │
#> │ 24.4 ┆ 4.0 ┆ 146.7 ┆ 62.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 0.0 ┆ 4.0 ┆ 2.0 │
#> │ 22.8 ┆ 4.0 ┆ 140.8 ┆ 95.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 0.0 ┆ 4.0 ┆ 2.0 │
#> │ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … │
#> │ 30.4 ┆ 4.0 ┆ 95.1 ┆ 113.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 2.0 │
#> │ 15.8 ┆ 8.0 ┆ 351.0 ┆ 264.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 4.0 │
#> │ 19.7 ┆ 6.0 ┆ 145.0 ┆ 175.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 6.0 │
#> │ 15.0 ┆ 8.0 ┆ 301.0 ┆ 335.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 8.0 │
#> │ 21.4 ┆ 4.0 ┆ 121.0 ┆ 109.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 1.0 ┆ 4.0 ┆ 2.0 │
#> └──────┴─────┴───────┴───────┴───┴─────┴─────┴──────┴──────┘
drop_na(pl_tmp, hp, mpg)
#> shape: (28, 11)
#> ┌──────┬─────┬───────┬───────┬───┬─────┬─────┬──────┬──────┐
#> │ mpg ┆ cyl ┆ disp ┆ hp ┆ … ┆ vs ┆ am ┆ gear ┆ carb │
#> │ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
#> │ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
#> ╞══════╪═════╪═══════╪═══════╪═══╪═════╪═════╪══════╪══════╡
#> │ 18.7 ┆ 8.0 ┆ 360.0 ┆ 175.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 0.0 ┆ 3.0 ┆ 2.0 │
#> │ 18.1 ┆ 6.0 ┆ 225.0 ┆ 105.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 0.0 ┆ 3.0 ┆ 1.0 │
#> │ 14.3 ┆ 8.0 ┆ 360.0 ┆ 245.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 0.0 ┆ 3.0 ┆ 4.0 │
#> │ 24.4 ┆ 4.0 ┆ 146.7 ┆ 62.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 0.0 ┆ 4.0 ┆ 2.0 │
#> │ 22.8 ┆ 4.0 ┆ 140.8 ┆ 95.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 0.0 ┆ 4.0 ┆ 2.0 │
#> │ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … ┆ … │
#> │ 30.4 ┆ 4.0 ┆ 95.1 ┆ 113.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 2.0 │
#> │ 15.8 ┆ 8.0 ┆ 351.0 ┆ 264.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 4.0 │
#> │ 19.7 ┆ 6.0 ┆ 145.0 ┆ 175.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 6.0 │
#> │ 15.0 ┆ 8.0 ┆ 301.0 ┆ 335.0 ┆ … ┆ 0.0 ┆ 1.0 ┆ 5.0 ┆ 8.0 │
#> │ 21.4 ┆ 4.0 ┆ 121.0 ┆ 109.0 ┆ … ┆ 1.0 ┆ 1.0 ┆ 4.0 ┆ 2.0 │
#> └──────┴─────┴───────┴───────┴───┴─────┴─────┴──────┴──────┘