我有一个大型数据集，我试图根据每个观察的数量来删除一些变量。例如，我想删除我的数据框中的任何变量，其中n＆lt; 3（该变量的总观测值小于3）。由于R可以使用describe计算每个变量的观察值，因此我不能使用该数字来对数据进行子集，而不是每次我引入新版本时都必须键入每个变量名称（每个版本都有不同的变量，这些变量将具有低n的并且有超过40个变量）。非常感谢你的帮助！
例如，我的数据如下所示：
Target我希望能够根据他们的n分别为0和1来放弃“激进”和“伤害”。但是，如果有可能告诉R删除ID Runaway Aggressive Emergency Hospitalization Injury
1 3 NA 4 1 NA
2 NA NA 2 1 NA
3 4 NA 6 2 3
4 1 NA 1 1 NA
（或我选择的任何数字）的任何变量，而不是告诉R按变量名删除它们会更方便，因为我将使用此此数据集的多个版本的代码。我已经尝试过使用列号（比编写它们更好）但是当我需要n < 3数据时，找出哪些变量的n值较低，然后删除28个变量或{{1}，这仍然非常繁琐。 } 在他们旁边。
这有效，但很麻烦...
describe()出于某种原因，我的例子在编辑时与我保存的时候看起来不同，所以我也包含了它的图像。抱歉。这是我第一次使用堆栈溢出来提问。我实际上花了很多时间在Google上搜索，但找不到与n相关的答案。
这一行不起作用：DF [，sapply（DF，函数（col）长度（na.omit（col）））＆gt; 4]
答案 0 :(得分：2)
DF是您的数据框
DF[, sapply(DF, function(col) length(na.omit(col))) > 4]
答案 1 :(得分：0)
这个功能起到了作用：
valid <- function(x) {sum(!is.na(x))}
N <- apply(UIRCorrelation,2,valid)
UIRCorrelation2 <- UIRCorrelation[N > 3]