如何移除data.table中列a的向量含嵌套NA的行？

你的需求是移除dt中列a的向量里包含任意NA的行（仅保留向量全为非NA的行），以下是可行的解决方法：

方法1：用sapply结合anyNA #

dt[!sapply(a, anyNA)]

原理： #

• sapply(a, anyNA)会遍历列a的每个列表元素（即每个向量），判断该向量中是否存在NA，返回一个与行数等长的逻辑向量（存在NA则为TRUE，否则为FALSE）。
• 前面加!取反，得到需要保留的行（向量中无NA的行），直接用于筛选data.table即可。

方法2：判断向量全为非NA的写法 #

如果你倾向于用类似你第三种尝试的思路，也可以这样写：

dt[dt[, sapply(a, function(x) all(!is.na(x)))]]
# 或者用Reduce实现相同逻辑：
dt[dt[, sapply(a, function(x) Reduce(`&`, !is.na(x)))]]

原理： #

• 对每个向量x，!is.na(x)生成该向量每个元素是否非NA的逻辑向量，all()或Reduce(&, ...)会判断这个逻辑向量是否全为TRUE（即向量无任何NA），返回的逻辑向量用于筛选目标行。

你的三种尝试失败的原因： #

1. dt[!is.na(a)]：is.na(a)判断的是整个列表元素是否为NA，而非元素内部向量里的NA。你的a列中没有元素本身是NA，所以这个筛选完全不起作用。
2. dt[!is.na(unlist(a))]：unlist(a)会把所有向量的元素展开成一个长向量，长度远大于dt的行数，用这个逻辑向量筛选行时，因长度不匹配会报错或得到错误结果。
3. dt[dt[,!Reduce(&, lapply(a, is.na))]]：lapply(a, is.na)得到每个向量的NA判断逻辑向量，Reduce(&, ...)是把每个向量里的逻辑值按位与，仅当向量全为NA时才返回TRUE，取反后保留的是「不是全NA」的行，和你需要的「完全没有NA」的行逻辑完全相反，且这种写法也无法正确处理不同长度的向量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fabio Correa