Question

嘿，

我有一个不同列的data.frame，有些是整数，有些是Date，有些是数字，有些甚至是字符。数据框很大，除了一些标识符列，还包含数据列。当然，数据列中的某些行是空的。 Empty是一行，如果是整数，则数字是NA，Date Columns是＆lt; cNA＆gt;和字符列为空（==“”）。

如何计算整个数据集的这些空子列？

foo <- data.frame(ID=c(1:4),
              character=c("a", "b","","d"), 
              integer=c(1, 2,NA,4),
              numeric=c(1.1, 2.2,NA,4.4),
              Date=as.Date(c("2015-11-10","2015-11-10","","2015-11-10")))
unlist(lapply(foo,class)) # correct classes of columns

在此示例中，row3为空。是否有可能识别它？我试图计算NAs：

foo$emptyrows<-rowSums(is.na(foo[,2:5]))

但空角色显然不是NA。然后我试着替换空字符：

foo[foo==""]<-NA

但由于日期列，这会导致错误。然后我试了一下：

foo2 <- data.frame(apply(foo,1:2,
                   function(x) if( x %in% c('',' ')) return(NA) else return(x)))

但是这会将所有列转换为因子。这对进一步的数据处理没有用。

unlist(lapply(foo2,class))

最后一步是这个问题！谢谢你的帮助！

Der Elch von Oslo

Answer 1

sapply(foo,function(x) table(as.character(x) =="")["TRUE"])

这给你NA（如果列没有空字段，否则为空值。

与上述解决方案不同，您无需将空字符串转换为NA值。

Answer 2

这是这样做的一个。在这种情况下，我们在比较中使用as.character：

foo[sapply(foo, function(x) as.character(x)=="")] <- NA

然后你可以根据rowSums做一个过滤器，具体取决于允许多少个NA（这里我选择1，表示任何NA会踢出该行）：

foo[rowSums(is.na(foo)) < 1, ]

计算包含字符，日期和数字的data.frame中的空行

2 个答案: