Question

我正在编写一个函数，需要检查（和哪个！）列（变量）是否包含所有缺失值（NA，<NA>）。以下是该函数的片段：

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：为什么上述错误和修正？

Q2：有没有办法找到哪些列都包含NA，例如输出列表（变量名或列号）？

Answer 1

使用sapply和一个小的匿名函数很容易：

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

在函数内部：

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

Answer 2

查找缺少所有值的列

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

Answer 3

在dplyr

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(.))

或者，反过来说

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


x %>%
  select(-Cols_AllMissing(.))

Answer 4

测试列是否包含所有缺失值：

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

获取哪些列包含所有缺失值：

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

Answer 5

这将生成充满NA的列名：

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

Answer 6

以下命令为您提供了一个包含NA值的漂亮表：

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

这是你得到的第一个答案的改进，在某些情况下无法正常工作。

Answer 7

dplyr方法来查找每一列的NA数量：

json_decode()

Answer 8

sapply(b,function(X) sum(is.na(X))

这将为您提供数据集每一列中的na计数，如果该列中不存在na，则将给出0

Answer 9

变体 dplyr 方法：

Action

查找包含所有缺失值的列

9 个答案: