Dit kan met is.na() (zie ?is.na), bijvoorbeeld:
require('userfriendlyscience');
dat.raw <- getData();
dat.clean <- dat.raw[!is.na(dat.raw$dieEneVariabele), ];
Het uitroepteken betekent 'not', en draait een logische vector om: TRUE wordt FALSE en FALSE wordt TRUE. is.na() kijkt of een variabele missing (NA) is of niet, en geeft TRUE terug voor missing values, en FALSE voor niet-missing-values. Met dit commando selecteer je dus uit dataset dat.raw de regels die geen missing value hebben voor dat.raw$dieEneVariabele.