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すべての値がNAであるデータフレームから列を削除する

データフレームに問題があり、実際にその問題を解決できませんでした。
 データフレーム arbitrary意的 列としてのプロパティ そして 各行 1を表します データセット

質問は:
方法 列を削除します すべて 値はNAです

116
Gnark

これを試して:

df <- df[,colSums(is.na(df))<nrow(df)]
130
teucer

これまでに提供された2つのアプローチは、(他のメモリの問題とともに)is.na(df)を作成するため、大きなデータセットでは失敗します。これはdfと同じサイズのオブジェクトになります。

ここでは、より多くのメモリと時間の効率的な2つのアプローチを示します

Filterを使用するアプローチ

Filter(function(x)!all(is.na(x)), df)

およびdata.tableを使用するアプローチ(一般的な時間とメモリ効率のため)

library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
DT[,which(unlist(lapply(DT, function(x)!all(is.na(x))))),with=F]

大きなデータ(30列、1e6行)を使用した例

big_data <- replicate(10, data.frame(rep(NA, 1e6), sample(c(1:8,NA),1e6,T), sample(250,1e6,T)),simplify=F)
bd <- do.call(data.frame,big_data)
names(bd) <- paste0('X',seq_len(30))
DT <- as.data.table(bd)

system.time({df1 <- bd[,colSums(is.na(bd) < nrow(bd))]})
# error -- can't allocate vector of size ...
system.time({df2 <- bd[, !apply(is.na(bd), 2, all)]})
# error -- can't allocate vector of size ...
system.time({df3 <- Filter(function(x)!all(is.na(x)), bd)})
## user  system elapsed 
## 0.26    0.03    0.29 
system.time({DT1 <- DT[,which(unlist(lapply(DT, function(x)!all(is.na(x))))),with=F]})
## user  system elapsed 
## 0.14    0.03    0.18 
83
mnel

dplyrには、ここで役立つ可能性のあるselect_if動詞があります。

library(dplyr)
temp <- data.frame(x = 1:5, y = c(1,2,NA,4, 5), z = rep(NA, 5))
not_all_na <- function(x) any(!is.na(x))
not_any_na <- function(x) all(!is.na(x))

> temp
  x  y  z
1 1  1 NA
2 2  2 NA
3 3 NA NA
4 4  4 NA
5 5  5 NA

> temp %>% select_if(not_all_na)
  x  y
1 1  1
2 2  2
3 3 NA
4 4  4
5 5  5

> temp %>% select_if(not_any_na)
  x
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
31
zack

別の方法は、apply()関数を使用することです。

Data.frameがある場合

df <- data.frame (var1 = c(1:7,NA),
                  var2 = c(1,2,1,3,4,NA,NA,9),
                  var3 = c(NA)
                  )

apply()を使用して、どの列が条件を満たしているかを確認できます。したがって、applyアプローチのみを使用して、Musaの回答と同じサブセットを実行できます。

> !apply (is.na(df), 2, all)
 var1  var2  var3 
 TRUE  TRUE FALSE 

> df[, !apply(is.na(df), 2, all)]
  var1 var2
1    1    1
2    2    2
3    3    1
4    4    3
5    5    4
6    6   NA
7    7   NA
8   NA    9
15
mropa

ゲームに遅れましたが、janitorパッケージを使用することもできます。この関数は、すべてNAである列を削除し、すべてNAである行も削除するように変更できます。

df <- janitor::remove_empty(df, which = "cols")

5
André.B
df[sapply(df, function(x) all(is.na(x)))] <- NULL
5
Joe

受け入れられた回答は、数値以外の列では機能しません。 この回答 から、以下は異なるデータ型を含む列で動作します

Filter(function(x) !all(is.na(x)), df)
3
jeromeResearch

これも役立つことを願っています。単一のコマンドにすることもできますが、2つのコマンドに分割することで読みやすくなりました。私は次の指示で関数を作成し、非常に高速で作業しました。

naColsRemoval = function (DataTable) { na.cols = DataTable [ , .( which ( apply ( is.na ( .SD ) , 2 , all ) ) )] DataTable [ , unlist (na.cols) := NULL , with = F] }

.SDは、必要に応じてテーブルの一部に検証を制限することを許可しますが、テーブル全体を

1
Luis M. Nieves