Wie NULL-Werte entfernen in einer Liste

Question

hat ich eine Funktion, die in einem Datenrahmen nahm und gab den Mittelwert und Median für numerische Variablen in diesem Datenrahmen. Wenn ich die Funktion teste, gibt es 3 Nullwerte. Wie würde ich Nullwerte davon entfernen?

df.numeric.summary <- function(data.frame1){ 

variable.list=list() 
numcols <- sapply(data,is.numeric) 
for(i in 1:ncol(data.frame1)){ 
    if (is.numeric(data.frame1[[i]]) == TRUE) { 

    variable.list[[i]]=list(c("Mean"=mean(data.frame1[[i]], na.rm = TRUE),"Median"=median(data.frame1[[i]]), "IQR"=IQR(data.frame1[[i]]))) 
    } 
} 
return(variable.list) 
} 

Meine Ausgabe sieht wie folgt aus:

[[1]] 
NULL 

[[2]] 
NULL 

[[3]] 
NULL 

[[4]] 
[[4]][[1]] 
    Mean Median  IQR 
10.76687 3.56400 7.75100 


[[5]] 
[[5]][[1]] 
    Mean Median  IQR 
10.43467 1.40000 4.50100 


[[6]] 
[[6]][[1]] 
    Mean Median  IQR 
3.701434 0.839000 2.429500 

während die Ausgabe wie diese

$Pb1 
    Mean Median  IQR 
10.76687 3.56400 7.75100 

$Pb2 
    Mean Median  IQR 
10.43467 1.40000 4.50100 

$Pb3 
    Mean Median  IQR 
3.701434 0.839000 2.429500 

Answer 1

So viel einfacher wäre hilfreich, wenn Sie nur Filter() und Map() Zum Beispiel verwendet

df.numeric.summary <- function(data.frame1){ 
    my_summary <- function(x) c(
     "Mean"=mean(x, na.rm = TRUE), 
     "Median"=median(x, na.rm=TRUE), 
     "IQR"=IQR(x, na.rm=TRUE)) 

    Map(my_summary, Filter(is.numeric, data.frame1)) 
} 

Sie kann mit

testen

df.numeric.summary(iris) 

Answer 2

Sie haben aussehen sollte na.rm=TRUE

x <- c(1,2,5,7,NA,3) 
mean(x) # returns NA 
# [1] NA 
mean(x, na.rm=TRUE) # returns 3.6 
# [1] 3.6 

in ähnlicher Weise für mittlere calcul verwenden aktion.

Answer 3

Passing na.rm = T in Ihrem lapply oder sapply als Option während mean oder median Berechnung sollte

> iris1 <- iris 
> 
> #imputing NA 
> 
> iris1[2,3] <- NA 
> 
> iris1[3,2] <- NA 
> 
> #without na.rm 
> 
> lapply(iris1[1:4], mean) 
$Sepal.Length 
[1] 5.843333 

$Sepal.Width 
[1] NA 

$Petal.Length 
[1] NA 

$Petal.Width 
[1] 1.199333 

> 
> 
> lapply(iris1[1:4], mean, na.rm = T) 
$Sepal.Length 
[1] 5.843333 

$Sepal.Width 
[1] 3.056376 

$Petal.Length 
[1] 3.773826 

$Petal.Width 
[1] 1.199333 

> 
> lapply(iris1[1:4], median, na.rm = T) 
$Sepal.Length 
[1] 5.8 

$Sepal.Width 
[1] 3 

$Petal.Length 
[1] 4.4 

$Petal.Width 
[1] 1.3