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すべての欠損値を持つ列を検索する

列（変数）にすべての欠損値（NA、<NA>）。以下は、関数のフラグメントです。

test1 <- data.frame (matrix(c(1,2,3,NA,2,3,NA,NA,2), 3,3))
test2 <- data.frame (matrix(c(1,2,3,NA,NA,NA,NA,NA,2), 3,3))

na.test <-  function (data) {
  if (colSums(!is.na(data) == 0)){
      stop ("The some variable in the dataset has all missing value,
     remove the column to proceed")
      }
      }
na.test (test1)

Warning message:
In if (colSums(!is.na(data) == 0)) { :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used

Q1：上記のエラーと修正はなぜですか？

Q2：どの列にすべてNAがあるかを見つける方法はありますか。たとえば、リスト（変数名または列番号）を出力しますか？

rdataframena
23
SHRram

これはsapplyと小さな匿名関数を使うと簡単です：

sapply(test1, function(x)all(is.na(x)))
   X1    X2    X3 
FALSE FALSE FALSE 

sapply(test2, function(x)all(is.na(x)))
   X1    X2    X3 
FALSE  TRUE FALSE

そして関数内：

na.test <-  function (x) {
  w <- sapply(x, function(x)all(is.na(x)))
  if (any(w)) {
    stop(paste("All NA in columns", paste(which(w), collapse=", ")))
  }
}

na.test(test1)

na.test(test2)
Error in na.test(test2) : All NA in columns 2
34
Andrie

Dplyrで

ColNums_NotAllMissing <- function(df){ # helper function
  as.vector(which(colSums(is.na(df)) != nrow(df)))
}

df %>%
select(ColNums_NotAllMissing(.))

example:
x <- data.frame(x = c(NA, NA, NA), y = c(1, 2, NA), z = c(5, 6, 7))

x %>%
select(ColNums_NotAllMissing(.))

または、その逆

Cols_AllMissing <- function(df){ # helper function
  as.vector(which(colSums(is.na(df)) == nrow(df)))
}


x %>%
  select(-Cols_AllMissing(.))
7
Tony Ladson

すべての値が欠落している列を見つけるには

 allmisscols <- apply(dataset,2, function(x)all(is.na(x)));  
 colswithallmiss <-names(allmisscols[allmisscols>0]);    
 print("the columns with all values missing");    
 print(colswithallmiss);
6
Choukha Ram

列にすべての欠損値があるかどうかをテストするには：

apply(test1,2,function(x) {all(is.na(x))})

どの列にすべての欠損値があるかを取得するには：

  test1.nona <- test1[ , colSums(is.na(test1)) == 0]
3
PHH13

これにより、NAで満たされた列名が生成されます。

library(purrr)
df %>% keep(~all(is.na(.x))) %>% names
0
SvenB

次のコマンドは、NA値を持つ列を持つNiceテーブルを提供します。

sapply(dataframe, function(x)all(any(is.na(x))))

これは、最初に得た回答の改善であり、場合によっては適切に機能しません。

0
cs4r

各列のNAの数を見つけるためのdplyrアプローチ：

df %>% 
  summarise_all((funs(sum(is.na(.)))))
0
Moh Alfaifi