这个需求还是很常见的，因为我们在处理数据的时候无法全面考虑到数据框中含有哪些类型的数据，比如含有NA、NaN或Inf，甚至是一些乱七八糟的字符串。这时不论做统计分析还是作图，都会带来意想不到的错误。为防止这种现象发生，有必要在分析数据前将这些含有特殊字符的行去掉。
1. 去掉指定列中包含NA/Inf/NaN的行
#如果只是包含NA/Inf/NaN，读入都是视为数值
d <- data.frame(x=c(NA,2,3,Inf,-Inf,NaN),y=c(1,Inf,6,NA,4,NaN))
str(d)
x y
1 NA 1
2 2 Inf
3 3 6
4 Inf NA
5 -Inf 4
6 NaN NaN
'data.frame': 6 obs. of 2 variables:
$ x: num NA 2 3 Inf -Inf ...
$ y: num 1 Inf 6 NA 4 ...
单独去掉：
> d[!is.na(d$x),] #去掉NA和NaN
x y
2 2 Inf
3 3 6
4 Inf NA
5 -Inf 4
> d[!is.nan(d$x),] #去掉NaN
x y
1 NA 1
2 2 Inf
3 3 6
4 Inf NA
5 -Inf 4
> d[!is.infinite(d$x),] #去掉Inf
x y
1 NA 1
2 2 Inf
3 3 6
6 NaN NaN
一次去掉：
> d[is.finite(d$x),] #去掉Inf、NA和NaN，推荐
x y
2 2 Inf
3 3 6
> d[!is.na(d$x)&!is.nan(d$x)&!is.infinite(d$x),]
x y
2 2 Inf
3 3 6
2. 去掉指定列中包含其他乱七八糟字符串的行
如果除了以上三种，还包含其他乱七八糟的字符（一般读入时默认这一列就是因子类型），比如：
d <- data.frame(x=c(NA,2.0,3.3,0.2,4,Inf,NaN,"*","$","#"),y=c(1,NA,4,"*",'&',2,3,4,2,1))
x y
1 <NA> 1
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
6 Inf 2
7 NaN 3
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
> str(d)
'data.frame': 10 obs. of 2 variables:
$ x: Factor w/ 9 levels "#","$","*","0.2",..: NA 5 6 4 7 8 9 3 2 1
$ y: Factor w/ 6 levels "&","*","1","2",..: 3 NA 6 2 1 4 5 6 4 3
去掉NA还是可以同上：
> d[!is.na(d$x),]
x y
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
6 Inf 2
7 NaN 3
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
但NaN和Inf就不行了，因为is.nan和is.infinite函数只识别数值型。
> d[!is.nan(d$x),]
x y
1 <NA> 1
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
6 Inf 2
7 NaN 3
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
> d[!is.infinite(d$x),]
x y
1 <NA> 1
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
6 Inf 2
7 NaN 3
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
> d[is.finite(d$x),]
x y
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
6 Inf 2
7 NaN 3
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
如果硬要这么干，就要进行类型转换，注意因子转数值需要字符做桥梁哦~
> d[!is.nan(as.numeric(as.character(d$x))),]
x y
1 <NA> 1
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
6 Inf 2
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
Warning message:
In `[.data.frame`(d, !is.nan(as.numeric(as.character(d$x))), ) :
NAs introduced by coercion
> d[!is.infinite(as.numeric(as.character(d$x))),]
x y
1 <NA> 1
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
7 NaN 3
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
Warning message:
In `[.data.frame`(d, !is.infinite(as.numeric(as.character(d$x))), :
NAs introduced by coercion
> d[is.finite(as.numeric(as.character(d$x))),]
x y
2 2 <NA>
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
Warning message:
In `[.data.frame`(d, is.finite(as.numeric(as.character(d$x))), ) :
NAs introduced by coercion
警告信息可以看到，乱七八糟字符强制转换数值视为NA了。因为数据量足够大的时候，我们无法知道数据里还含有什么妖魔鬼怪，这时可以只识别数字来提取（不包含NA、Inf和NaN）：
t <- grep("^\\d+$",as.character(d$x))
#as.numeric(as.character(d$x[t]))
d[t,] #这里还是因子型，根据需要再转换为数值
[1] 2 5
> d[t,]
x y
2 2 <NA>
3. 去掉整个数据框中包含非数值的行
如果我们是针对整个数据框去除包含非数值的行？
只包含NA、NaN和Inf的情况
d <- data.frame(x=c(NA,2,3,Inf,-Inf,NaN),y=c(1,Inf,6,NA,4,NaN))
> na.omit(d)
3 3.3 4
4 0.2 *
5 4 &
6 Inf 2
7 NaN 3
8 * 4
9 $ 2
10 # 1
> d[!is.nan(rowSums(d)),]
x y
1 NA 1
2 2 Inf
3 3 6
4 Inf NA
5 -Inf 4
> d[!is.infinite(rowSums(d)),] #为啥还有一个Inf的行？
x y
1 NA 1
3 3 6
4 Inf NA
6 NaN NaN
> d[is.finite(rowSums(d)),] #去掉Inf、NA和NaN，推荐
3 3 6
或者使用R包IDPmisc::NaRv来处理：
> require(IDPmisc)
> NaRV.omit(d)
3 3 6
针对其他字符情况
我自己随便写的：
> index <- apply(d,1,function(x){grepl("^\\d+$",as.character(x))})
> index
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
[2,] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
> d[apply(index,2,function(x)all(x)),]
3 3 6
4. 总结下推荐用法
指定列，且只含有NA/Inf/NaN：
d[is.finite(d$x),]
指定列，含有其他字符：
d[is.finite(as.numeric(as.character(d$x))),]
不指定列，且只含有NA/Inf/NaN：
d[is.finite(rowSums(d)),]
IDPmisc::NaRV.omit(d)
不指定列，含有其他字符：
index <- apply(d,1,function(x){grepl("^\\d+$",as.character(x))})
d[apply(index,2,function(x)all(x)),]