如何在R语言矩阵中移除单个NA单元格而非整行整列？

首先，先修正你替换数据的代码——R里数字不能加千分位逗号，你的600,000会被解析成两个数值，导致语法错误，正确的替换代码应该是：

adjusted_data <- apply(data, c(1,2), FUN = function(x) { ifelse(x > 600000, NA, x) })

接下来要明确：矩阵是规整的二维结构，没办法直接“移除单个单元格”（否则结构会变成非矩形，不符合矩阵的定义）。你需要根据需求选择以下两种处理方式：

方式1：提取所有非NA值（转为一维向量） #

如果不需要保留原矩阵的行列位置信息，直接提取所有非NA数值即可：

non_na_values <- adjusted_data[!is.na(adjusted_data)]

方式2：保留行列信息，转成长格式数据框 #

如果需要知道每个非NA值对应的行列位置，把矩阵转成长格式数据框后过滤NA：

用Base R实现 #

# 转换为带行列标签的长格式数据框
long_format <- as.data.frame.table(adjusted_data, responseName = "数值")
# 过滤掉含NA的行
filtered_data <- long_format[!is.na(long_format$数值), ]

用tidyverse工具实现（更灵活） #

library(tidyr)
library(dplyr)

# 先将矩阵转为带行名的数据框，再转成长格式并过滤NA
filtered_data <- as.data.frame(adjusted_data, row.names = TRUE) %>%
  mutate(行号 = rownames(.)) %>%
  pivot_longer(-行号, names_to = "列号", values_to = "数值") %>%
  filter(!is.na(数值))

这样处理后，你就能得到所有不含NA的单个数据点，同时可以保留它们的原始位置信息（如果需要的话）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mervet