r - 从数据框中删除某些值为 NA 的列

Question

我有一个数据框，其中一些值为 NA。我想删除这些列。

我的 data.frame 看起来像这样

    v1   v2 
1    1   NA 
2    1    1 
3    2    2 
4    1    1 
5    2    2 
6    1   NA

我试图估计 col 均值并选择列均值！= NA。我试过这个说法，它不起作用。

data=subset(Itun, select=c(is.na(colMeans(Itun))))

我有一个错误，

错误：“x”必须是至少二维的数组

谁能给我一些帮助？

Answer 1

数据：

Itun <- data.frame(v1 = c(1,1,2,1,2,1), v2 = c(NA, 1, 2, 1, 2, NA)) 

这将删除包含至少一个的所有列NA：

Itun[ , colSums(is.na(Itun)) == 0]

另一种方法是使用apply：

Itun[ , apply(Itun, 2, function(x) !any(is.na(x)))]

Answer 2

这是使用该dplyr功能的便捷方法select_if()。组合 not ( !)any()和is.na()，相当于选择所有不包含任何 NA 值的列。

library(dplyr)
Itun %>%
    select_if(~ !any(is.na(.)))

Answer 3

您可以使用转置两次：

newdf <- t(na.omit(t(df)))

Answer 4

或者，select(where(~FUNCTION))可以使用：

library(dplyr)

(df <- data.frame(x = letters[1:5], y = NA, z = c(1:4, NA)))
#>   x  y  z
#> 1 a NA  1
#> 2 b NA  2
#> 3 c NA  3
#> 4 d NA  4
#> 5 e NA NA

# Remove columns where all values are NA
df %>% 
  select(where(~!all(is.na(.))))
#>   x  z
#> 1 a  1
#> 2 b  2
#> 3 c  3
#> 4 d  4
#> 5 e NA
  
# Remove columns with at least one NA  
df %>% 
  select(where(~!any(is.na(.))))
#>   x
#> 1 a
#> 2 b
#> 3 c
#> 4 d
#> 5 e

Answer 5

data[,!apply(is.na(data), 2, any)]

Answer 6

apply与答案相关的基本 R 方法是

Itun[!unlist(vapply(Itun, anyNA, logical(1)))]
  v1
1  1
2  1
3  2
4  1
5  2
6  1

在这里，vapply当我们对列表进行操作时使用，并且，apply它不会将对象强制转换为矩阵。此外，由于我们知道输出将是长度为 1 的逻辑向量，因此我们可以将其输入vapply并有可能获得一点速度提升。出于同样的原因，我使用anyNA了any(is.na()).

Answer 7

该软件包的另一种选择dplyr是使用该Filter功能

Filter(function(x) !any(is.na(x)), Itun)

withdata.table会更麻烦一些

setDT(Itun)[,.SD,.SDcols=setdiff((1:ncol(Itun)),
                                which(colSums(is.na(Itun))>0))]