Suche nach Spalten mit allen fehlenden Werten

Question

Ich schreibe eine Funktion, die überprüft, ob (und welche!) Spalte (Variable) alle fehlenden Werte hat (NA, <NA>). Das folgende Fragment der Funktion:

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: Warum ist der obige Fehler und alle Korrekturen?

Q2: Gibt es eine Möglichkeit zu finden, welche der Spalten haben alle NA, zum Beispiel die Liste ausgeben (Name der Variablen oder Spalte Nummer)?

Answer 1

Dies ist leicht genug, um mit sapply und einer kleinen anonymen Funktion:

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 

---

Und in einer Funktion:

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

Um die Spalten mit allen Werten zu finden fehlende

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

I n 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(.)) 

oder, um in die andere Richtung

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


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

Answer 4

Um zu testen, ob Spalten alle fehlenden Werte:

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

zu erhalten, die Spalten alle fehlenden Werte:

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

Answer 5

Die folgenden g Befehl gibt Ihnen eine schöne Tabelle mit den Spalten, die Werte haben NA:

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

Es ist eine Verbesserung für die erste Antwort, die Sie erhalten, die nicht richtig von einigen Fällen funktioniert.