大家好，我是邓飞，好久没有更新博客了，是因为好久没有进步了。

之前我认为鲁迅说的对，他在《野草》中写道：“当我沉默着的时候，我觉得充实；我将开口，同时感到空虚”。现在确切的情况是，当我停止更新时，我感到充实和无压力，然后越来越不想更新，最后发现没有什么可写的，一旦我想写点东西，就是特别空虚，腹中空空但是又开始大腹便便，好像肚子里没东西，但是都是肉，成年人的忧伤……

回到正轨，今天我用dplyr的filter质控数据时，出现了我意想不到的结果，本着“学到就要分享、输出是最好的学习”原则，模拟一个数据，介绍一下这个坑，以及如何避免。

1. 首先模拟一套数据

set.seed(123)
df = data.frame(ID = 1:10, Sex = c("F","F","F","F","NA","F","F","NA","M","M"), y1 = c(rnorm(9),NA))
df

数据如下：

> df
   ID Sex          y1
1   1   F -0.56047565
2   2   F -0.23017749
3   3   F  1.55870831
4   4   F  0.07050839
5   5  NA  0.12928774
6   6   F  1.71506499
7   7   F  0.46091621
8   8  NA -1.26506123
9   9   M -0.68685285
10 10   M          NA

2. 提取Sex不是F的行

我有三种方法：

• 第一种，用!=
• 第二种，用! ==
• 第三种，用 ! %in%

示例代码如下：

df %>% filter(Sex != "F")
df %>% filter(!Sex == "F")
df %>% filter(!Sex %in% "F")

示例结果：

可以看到，三者结果一致。

3. 如果把数据保存到Excel再读取

write.xlsx(df,"df_test.xlsx")

读取excel数据：

df = read.xlsx("df_test.xlsx")
df

4. 诡异的时刻：Excel读取的报错

library(tidyverse)
df %>% filter(Sex != "F")
df %>% filter(!Sex == "F")
df %>% filter(!Sex %in% "F")

前两个都是错误的，它自动忽略了NA的行……

只有第三种是正确的：

5. R中构建的数据框没问题，Excel转一圈坏了

就是这么诡异。

完整的代码：

set.seed(123)
df = data.frame(ID = 1:10, Sex = c("F","F","F","F","NA","F","F","NA","M","M"), y1 = c(rnorm(9),NA))
df

# 
library(tidyverse)
library(openxlsx)
df %>% filter(Sex != "F")
df %>% filter(!Sex == "F")
df %>% filter(!Sex %in% "F")
write.xlsx(df,"df_test.xlsx")

# 读取数据
df1 = read.xlsx("df_test.xlsx")
df1
str(df1)
library(tidyverse)
df1 %>% filter(Sex != "F")
df1 %>% filter(!Sex == "F")
df1 %>% filter(!Sex %in% "F")

比较一下两个数据框：R中的事NA，Excel读取的是<NA>，

用drop_na处理一下，看是否是缺失值：

结果发现，R中我构建向量时用的是"NA"，而不是NA，被作为字符，所以用filter !=可以提取NA的行。

6. 重新构建R数据框

set.seed(123)
df2 = data.frame(ID = 1:10, Sex = c("F","F","F","F",NA,"F","F",NA,"M","M"), y1 = c(rnorm(9),NA))
df2

用drop_na试一下，没有问题：

> df2 %>% drop_na(Sex)
  ID Sex         y1
1  1   F -0.4456620
2  2   F  1.2240818
3  3   F  0.3598138
4  4   F  0.4007715
5  6   F -0.5558411
6  7   F  1.7869131
7  9   M -1.9666172
8 10   M         NA

用三种方法过滤，试一下：前两种都不理想。

> df2 %>% filter(Sex != "F")
  ID Sex        y1
1  9   M -1.966617
2 10   M        NA
> df2 %>% filter(!Sex == "F")
  ID Sex        y1
1  9   M -1.966617
2 10   M        NA
> df2 %>% filter(!Sex %in% "F")
  ID  Sex         y1
1  5 <NA>  0.1106827
2  8 <NA>  0.4978505
3  9    M -1.9666172
4 10    M         NA

结论：filter过滤时，会自动忽略NA的行，所以，用%in%才是靠谱的！！！