나는 데이터 프레임에 문제가 정말 그 문제를 자신을 확인할 수 없습니다 : dataframe은 임의의가 열 등의 속성을 하고 각 행은 하나 개를 나타냅니다 데이터 세트를 .
질문 :
어떻게하는 어디에서 열을 제거 ALL 행 값이 NA는 ?
답변
이 시도:
df <- df[,colSums(is.na(df))<nrow(df)]
답변
지금까지 제공된 두 가지 접근 방식은 (다른 메모리 문제 중) 생성 is.na(df)
하는 것과 같은 대용량 데이터 세트에서는 실패 합니다.df
.
더 많은 메모리와 시간 효율적인 두 가지 접근법이 있습니다.
사용하는 접근법 Filter
Filter(function(x)!all(is.na(x)), df)
data.table을 사용하는 접근법 (일반적인 시간과 메모리 효율성을 위해)
library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
DT[,which(unlist(lapply(DT, function(x)!all(is.na(x))))),with=F]
큰 데이터를 사용하는 예 (30 열, 1e6 행)
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
답변
dplyr
지금이 select_if
여기에 도움이 될 수있는 동사를 :
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
답변
다른 방법은 apply()
기능 을 사용하는 것입니다.
data.frame이있는 경우
df <- data.frame (var1 = c(1:7,NA),
var2 = c(1,2,1,3,4,NA,NA,9),
var3 = c(NA)
)
그러면 apply()
어떤 열이 조건을 충족하는지 확인할 수 있으므로 apply
접근 방식 만으로 Musa의 답변에서와 동일한 하위 설정을 수행 할 수 있습니다 .
> !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
답변
게임에 늦었지만 janitor
패키지 를 사용할 수도 있습니다 . 이 함수는 모두 NA 인 열을 제거하고 모두 NA 인 행을 제거하도록 변경 될 수 있습니다.
df <- janitor::remove_empty(df, which = "cols")
답변
df[sapply(df, function(x) all(is.na(x)))] <- NULL
답변
허용되는 답변은 숫자가 아닌 열에는 적용되지 않습니다. 에서 이 대답 , 다음은 서로 다른 데이터 유형을 포함하는 열이 작동
Filter(function(x) !all(is.na(x)), df)