如何根据R中的有效值（NA除外）数选择数据帧中的某些列？

我使用的是R，我有一个包含多个列的数据框架。我想运行一个代码并自动检查每列中的值数（有效值，而不是NA）。然后，它应该选择50%的行由有效值填充的列，并将它们保存在新的数据框中

有人能帮我做这个吗？多谢各位

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是否有任何方法可以将代码应用于数量不确定的列

使用

purrr

包，您可以编写下面的函数来检查缺失值的百分比：

pct_missing <- purrr::map_dbl(df,~mean(is.na(.x)))

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pct\u missing您也可以在R base中创建一个函数来自动检索与标准匹配的列：

功能：

ColSel <- function(df){
vals <- apply(df,2, function(fo) mean(is.na(fo))) < .5
return(df[,vals])
}

ColSel谢谢你，这太有帮助了。如何选择这些有效列并自动创建新数据集？
new_data=df[colMeans（is.na（df））
library(dplyr)
df_new <- df %>% select(one_of(selected_column))

ColSel <- function(df){
vals <- apply(df,2, function(fo) mean(is.na(fo))) < .5
return(df[,vals])
}

## example
df1 <- data.frame(
    a = c(runif(19),NA),
    b = c(rep(NA,11),runif(9)),
    d = rep(NA,20),
    e = runif(20)
    )

df2 <- ColSel(df1)