Es cierto, una vez más entendí todo mal. Mis disculpas.
La solución con SQL no va nada corta, me parece:
# filtrar el mes en el que todos los campos de la columna RESULTADO son NA
sqldf("
select *
from DF
where mes in
(
select a.mes from
(
select mes, count(*) as total_NA
from
(select *
from DF
where resultado=' NA ')
group by mes
) a,
(
select mes, count(*) as total_MES
from DF
group by mes
) b
where total_na=total_mes and a.mes=b.mes
)
")
¡Salud!
2018-02-22 9:01 GMT-03:00 Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
> Nope..,
>
> Sí, puede ser "sqldf" pero de esta forma no te muestra los meses
que
> tienen todos sus meses con "NA"..
> Tienes que hacer primero un conteo de meses y luego un "left
join" con el
> conteo de "NAs" por mes y quedarte con el mes que tiene los dos
valores
> iguales (número de meses y número de NAs)...
>
> Estaba probando la opción, pero no he terminado de completarla...
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 22 de febrero de 2018, 12:53, Freddy Omar López Quintero <
> freddy.vate01 en gmail.com> escribió:
>
>> El jue, 22-02-2018 a las 09:52 +0100, Carlos Ortega escribió:
>>
>> Aquí tienes un par de formas...
>>
>>
>> ... y aún una más, con el siempre fiel lenguaje SQL:
>>
>>
>> library(sqldf)
>>
>> # corriendo antes lo que hizo don Carlos pero dejándolo como un
data.frame tradicional:
>>
>> DF<-as.data.frame(DF)
>>
>> sqldf("select * from DF where resultado=' NA '")
>>
>>
>> ¡Saludos!
>>
>>
>> --
>>
>> «...homines autem hominum causa esse generatos...»
>>
>> Cicero
>>
>
>
>
> --
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
--
«...my role is to be on the bottom of things.»
Donald Knuth
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