Trova colonne con tutti i valori mancanti

Question

Sto scrivendo una funzione, che ha bisogno di un controllo se (e quale!) Colonna (variabile) ha tutti i valori mancanti (NA, <NA>). Di seguito è frammento della funzione:

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: Perché è l'errore precedente e le eventuali correzioni?

Q2: Esiste un modo per trovare quale di colonne hanno tutti NA, ad esempio, l'uscita l'elenco (nome del numero variabile o colonna)?

Answer 1

Questo è abbastanza facile da con sapply e una piccola funzione anonima:

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 

---

E all'interno di una funzione:

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

per trovare le colonne con tutti i valori mancanti

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

I n 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(.)) 

o, viceversa

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


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

Answer 4

Per verificare se le colonne avere tutti i valori mancanti:

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

Per ottenere le colonne avere tutti i valori mancanti:

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

Answer 5

Il seguito comando g ti dà un bel tavolo con le colonne che hanno NA valori:

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

E 'un miglioramento per la prima risposta che hai, che non funziona correttamente da alcuni casi.