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删除数据框中所有值均为NA的列

rapplydataframe
206

我有一个数据框，其中一些列包含NA值。

如何删除所有行都包含NA值的列？

14个回答
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我希望这也有所帮助。它可以被制作成一个单一的命令，但我发现将其分为两个命令更容易阅读。我用以下指令制作了一个函数，并且运行非常快速。

naColsRemoval = function (DataTable) {
     na.cols = DataTable [ , .( which ( apply ( is.na ( .SD ) , 2 , all ) ) )]
     DataTable [ , unlist (na.cols) := NULL , with = F]
     }

.SD将允许您将验证限制在表的一部分，如果您希望的话，但它将采用整个表格

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library(dplyr)

# create a sample data frame
df <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4),
                 y = c(NA, NA, NA, NA),
                 z = c(6, 7, NA, 9))

# remove columns with all NAs
df <- df %>%
  select_if(~!all(is.na(.)))
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janitor::remove_constant()

这个做得非常好。

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在这里使用janitor::remove_empty()可能更合适。?remove_empty =“从数据框或矩阵中删除空行和/或空列”。 - Thomas Moore
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从我的经验来看，在应用以前的答案时遇到困难，我发现我需要修改方法才能实现这里的问题：

如何摆脱所有行值均为NA的列？

首先请注意，我的解决方案只适用于没有重复列的情况（这个问题在此处（在堆栈溢出上）中已处理）。

其次，它使用了dplyr。

与其使用

df <- df %>% select_if(~all(!is.na(.)))

我发现有效的方法是

df <- df %>% select_if(~!all(is.na(.)))

重点是“非”符号“！”需要在全称量词的外部。即select_if运算符作用于列。在这种情况下，它仅选择不满足标准的那些列。

每个元素都等于“NA”

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