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

Dplyr-Ansatz zur Ermittlung der Anzahl der NAs für jede Spalte:

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

Answer 2

Variante des dplyr-Ansatzes:

dataframe %>% select_if(function(x) all(is.na(x))) %>% colnames()

Answer 3

Mit dem folgenden Befehl erhalten Sie eine schöne Tabelle mit den Spalten, die NA-Werte haben:

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

Das ist eine Verbesserung gegenüber der ersten Antwort, die in manchen Fällen nicht richtig funktioniert.

Answer 4

sapply(b,function(X) sum(is.na(X))

Dies gibt die Anzahl der na in jeder Spalte des Datensatzes an und ergibt auch 0, wenn in der Spalte kein na vorhanden ist