I read Data from a csv file. If I see this file in R, I have:
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
1 14 25 83 64 987 45 78
2 15 65 789 32 14 NA NA
3 14 67 89 14 NA NA NA
If I want the maximum value in each column, I use this:
apply(df,2,max)
and this is the result:
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
15 67 789 64 NA NA NA
but it works on the column that has no NA. How can I change my code, to compare columns with NA too?
您只需要添加na.rm=TRUE到您的应用调用。
apply(df,2,max,na.rm=TRUE)
注意：这确实假设每一列至少有一个数据点。如果一个不sum将返回0。
根据评论进行编辑
fft没有na.rm论据。因此，您需要编写自己的函数。
apply(df,2,function(x){fft(x[!is.na(x)])})
例如：
df <- data.frame(matrix(5,5,5))
df[,3] <- NA
> df
X1 X2 X3 X4 X5
1 5 5 NA 5 5
2 5 5 NA 5 5
3 5 5 NA 5 5
4 5 5 NA 5 5
5 5 5 NA 5 5
> apply(df,2,function(x){fft(x[!is.na(x)])})
$X1
[1] 2.500000e+01+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i
[5] 1.776357e-15+0i
$X2
[1] 2.500000e+01+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i
[5] 1.776357e-15+0i
$X3
complex(0)
$X4
[1] 2.500000e+01+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i
[5] 1.776357e-15+0i
$X5
[1] 2.500000e+01+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i 1.776357e-15+0i
[5] 1.776357e-15+0i
另外的选择：
sapply(apply(df,2,na.exclude), fft)
编辑：如果apply()返回矩阵而不是列表，上面的代码可能会失败。例如，如果没有NAs，就会发生这种情况。下面的代码解决了这个问题：
sapply(tapply(m, col(m), na.exclude), max)
有趣的是，不需要设置simplify=FALSE，因为只有在每列返回一个标量tapply()时才会简化结果；na.exclude()在这种情况下sapply，以相同的方式工作。
另一种选择是使用以下内容：
apply(na.omit(df),2,max)
na.omit(df)将简单地从数据框df的每一列中删除不完整的案例，然后apply()函数将为每一列产生最大值。
另一种选择，-Inf如果 col 的所有元素都是 NA ，这将返回
df<-structure(list(x = c(10, 12, 13), y = c(12, 13, NA), z = c(NA_real_,
NA_real_, NA_real_)), .Names = c("x", "y", "z"), row.names = c(NA,
-3L), class = "data.frame")
kk<-Map(function(x) max(na.omit(df[,x])),as.list(names(df)))
ll<-do.call(rbind,kk)
rownames(ll)<-names(df)
> ll
[,1]
x 13
y 13
z -Inf
这可能是后期版本的结果，但您实际上可以这样做：
apply(df,2,function(x) max(x,na.rm=T))
这将返回一个向量或等效地：
lapply(df,function(x) max(x,na.rm=T))
这将为您返回一个列表。请注意，只要 df 中的一列是字符，它将无法返回所有 NA。在这种情况下，您可能需要事先选择目标变量。