例如：
您可以用途：

df %>% filter(!is.na(a))

以除去a列中的NA。

如果有人在2020年在这里，在制作完所有的管道后，如果u管道%>% na.exclude将带走管道中所有的NA！

来自@Ben Bolker：
[T] this与dplyr：：filter（）没有特别的关系
来自@马拉特Talipov：
[A]ny与NA比较，包括NA==NA，将返回NA
来自@farnsy的related answer：
==运算符并不像您期望的那样处理NA。
NA的意思是“我不知道那里有什么”。3〉NA的正确答案显然是NA，因为我们不知道缺失值是否大于3。好吧，NA == NA也是一样的。它们都是缺失值，但真实值可能会有很大的不同，所以正确答案是“我不知道”。
R不知道你在分析中做了什么，所以它不允许比较运算符认为NA是一个值，而不是潜在地引入bug，这些bug最终会让你尴尬地发布。

我总是用这个，它工作得很完美

cool$day[cool$day==''] <- NA  
cool$day[is.na(cool$day)] <- "NA"

cool <- cool[!cool$day == "NA", ]

另一种选择是在filter中使用complete.cases，例如删除A列中的NA。下面是一些可重复的代码：

library(dplyr)
df %>%
  filter(complete.cases(a))
#> # A tibble: 2 × 3
#>       a     b     c
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1     2     3
#> 2     1    NA     3

创建于2023-03-26带有reprex v2.0.2