Найти столбцы со всеми отсутствующими значениями

Я пишу функцию, которая нуждается в проверке того, имеет ли (и какой!) столбец (переменная) все отсутствующие значения (NA, <NA>). Ниже приведен фрагмент функции:

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: Почему указанная ошибка и любые исправления?

Q2: Есть ли способ найти, какой из столбцов имеет все NA, например, вывести список (имя переменной или номер столбца)?

Ответ 1

Это достаточно легко с sapply и небольшой анонимной функцией:

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

И внутри функции:

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

Ответ 2

В 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(.))

или, наоборот,

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


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

Ответ 3

Чтобы найти столбцы со всеми потерянными значениями

 allmisscols <- apply(dataset,2, function(x)all(is.na(x)));  
 colswithallmiss <-names(allmisscols[allmisscols>0]);    
 print("the columns with all values missing");    
 print(colswithallmiss);

Ответ 4

Чтобы проверить, имеют ли столбцы все отсутствующие значения:

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

Чтобы получить в столбцах все отсутствующие значения:

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

Ответ 5

Этот будет генерировать имена столбцов, которые полны NA:

library(purrr)
df %>% keep(~all(is.na(.x))) %>% names

Ответ 6

Следующая команда дает вам хорошую таблицу с столбцами с значениями NA:

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

Это улучшение для первого полученного вами ответа, который не работает должным образом из некоторых случаев.

Ответ 7

Подход dplyr для определения количества NA для каждого столбца:

df %>% 
  summarise_all((funs(sum(is.na(.)))))