Eliminar filas vacías de un archivo de datos en R

Tengo un conjunto de datos con filas vacías. Me gustaría eliminarlos:

myData<-myData[-which(apply(myData,1,function(x)all(is.na(x)))),]

Funciona bien. Pero ahora me gustaría agregar una columna en mis datos e inicializar el primer valor:

myData$newCol[1] <- -999

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "newCol", value = -999) : 
  replacement has 1 rows, data has 0

Desafortunadamente, no funciona y realmente no entiendo por qué y no puedo resolver esto. Funcionó cuando eliminé una línea a la vez usando:

TgData = TgData[2:nrow(TgData),]

O algo similar.

También funciona cuando utilicé solo las primeras 13.000 filas.

Pero no funciona con mis datos reales, con 32.000 filas.

¿Qué hice mal? Me parece que no tiene sentido.

Supongo que desea eliminar filas que son todas NA. Luego, puede hacer lo siguiente:

data <- rbind(c(1,2,3), c(1, NA, 4), c(4,6,7), c(NA, NA, NA), c(4, 8, NA)) # sample data
data
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    1   NA    4
[3,]    4    6    7
[4,]   NA   NA   NA
[5,]    4    8   NA

data[rowSums(is.na(data)) != ncol(data),]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    1   NA    4
[3,]    4    6    7
[4,]    4    8   NA

Si desea eliminar filas que tienen al menos un NA, simplemente cambie la condición:

data[rowSums(is.na(data)) == 0,]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    6    7

Si tiene filas vacías, no NA, puede hacer:

data[!apply(data == "", 1, all),]

Para eliminar ambos (NA y vacío):

data <- data[!apply(is.na(data) | data == "", 1, all),]

Aquí tienes algunas dplyropciones:

# sample data
df <- data.frame(a = c('1', NA, '3', NA), b = c('a', 'b', 'c', NA), c = c('e', 'f', 'g', NA))

library(dplyr)

# remove rows where all values are NA:
df %>% filter_all(any_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(any_vars(complete.cases(.)))  


# remove rows where only some values are NA:
df %>% filter_all(all_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(all_vars(complete.cases(.)))  

# or more succinctly:
df %>% filter(complete.cases(.))  
df %>% na.omit

# dplyr and tidyr:
library(tidyr)
df %>% drop_na

Solución alternativa para filas de NAs usando el janitorpaquete

myData %>% remove_empty("rows")

Esto es similar a algunas de las respuestas anteriores, pero con esto, puede especificar si desea eliminar filas con un porcentaje de valores perdidos mayor o igual a un porcentaje dado (con el argumento pct)

drop_rows_all_na <- function(x, pct=1) x[!rowSums(is.na(x)) >= ncol(x)*pct,]

Dónde xes un marco de datos y pctes el umbral de NAdatos completados que desea eliminar

pct = 1significa eliminar filas que tienen el 100% de sus valores NA. pct = .5significa algunas filas que tienen al menos la mitad de sus valoresNA