Spalten mit allen fehlenden Werten finden

Question

Ich schreibe eine Funktion, die prüfen muss, ob (und welche!) Spalte (Variable) alle fehlenden Werte enthält ( NA , <NA> ). Es folgt ein 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 tritt der obige Fehler auf und kann er behoben werden?

Q2: Gibt es eine Möglichkeit herauszufinden, welche der Spalten alle NA zum Beispiel die Liste ausgeben (Name der Variablen oder Spaltennummer)?

Answer 1

Dies ist einfach genug, um mit sapply und eine kleine anonyme 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 innerhalb 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

So finden Sie die Spalten, in denen alle Werte fehlen

 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

In 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, andersherum

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

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

Answer 4

Diese erzeugt die Spaltennamen, die voller NAs sind:

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

Answer 5

Um zu prüfen, ob Spalten alle fehlenden Werte enthalten:

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

Um herauszufinden, in welchen Spalten alle Werte fehlen:

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