R: удалить несколько пустых столбцов символьных переменных

Ответ 1

Если ваши пустые столбцы - действительно пустые столбцы символов, то должно работать следующее: Его нужно будет изменить, если ваши "пустые" столбцы символов включают, скажем, пробелы.

Пример данных:

mydf <- data.frame(
  A = c("a", "b"),
  B = c("y", ""),
  C = c("", ""),
  D = c("", ""),
  E = c("", "z")
)
mydf
#   A B C D E
# 1 a y      
# 2 b       z

Идентификация и удаление "пустых" столбцов.

mydf[!sapply(mydf, function(x) all(x == ""))]
#   A B E
# 1 a y  
# 2 b   z

В качестве альтернативы, как рекомендовано @Roland:

> mydf[, colSums(mydf != "") != 0]
  A B E
1 a y  
2 b   z

Ответ 2

Вы можете выполнить одно из следующих действий:

emptycols <- sapply(df, function (k) all(is.na(k)))
df <- df[!emptycols]

или

emptycols <- colSums(is.na(df)) == nrow(df)
df <- df[!emptycols]

Если пустым вы имеете в виду, что они "", второй подход можно адаптировать так:

emptycols <- colSums(df == "") == nrow(df)

Ответ 3

У меня похожая ситуация: я работаю с большой базой данных общедоступных записей, но когда я уменьшаю ее до нужного диапазона дат и категории, которые мне нужны, есть тонна столбцов, которые не используются. Некоторые из них пусты, а некоторые - NA.

Выбранный ответ: fooobar.com/questions/2046958/... не работал у меня, но это произошло:

df[!sapply(df, function (x) all(is.na(x) | x == ""))]

Ответ 4

Если вы говорите о столбцах, где все значения NA, используйте remove_empty("cols") из пакета janitor.

Если у вас есть символьные векторы, где каждое значение является пустой строкой "", вы можете сначала преобразовать эти значения в NA по всему вашему data.frame с помощью na_if из пакета dplyr:

dat <- data.frame(
  x = c("a", "b", "c"),
  y = c("", "", ""),
  z = c(NA, NA, NA),
  stringsAsFactors = FALSE
)

dat
#>   x y  z
#> 1 a   NA
#> 2 b   NA
#> 3 c   NA

library(dplyr)
library(janitor)

dat %>%
  mutate_all(funs(na_if(., ""))) %>%
  remove_empty("cols")
#>   x
#> 1 a
#> 2 b
#> 3 c

Ответ 5

Это зависит от того, что вы подразумеваете под пустым: это NA или "", или это может быть даже " "? Возможно, что-то подобное:

df[,!apply(df, 2, function(x) all(gsub(" ", "", x)=="", na.rm=TRUE))]

Ответ 6

Вот что можно изменить, чтобы исключить столбцы, содержащие любые указанные переменные.

newdf= df[, apply(df, 2, function(x) !any({is.na(x) | x== "" | 
x== "-4"} ) )] 

Ответ 7

Если вы знаете индексы столбца, вы можете использовать

df[,-c(3, 5, 7)]

Это приведет к опущению столбцов 3, 5, 7.

Ответ 8

Это также может быть сделано dplyr и select_if

'select_if(df,function(x){any(!is.na(x))})'

или с помощью is.null() или x=="" в зависимости от того, как в ваших данных определены пустые значения.