R-清理NA、NaN、DIV/0的数据集列

我有一个160列的数据集。其中一些列包含大量NA和#DIV/0！ 我通过以下方式加载数据：

training=read.csv（“training.csv”，header=TRUE，na.strings=c（“na”，“NaN”，“u”，“DIV/0！”））

如何仅保留所有行中包含值的列？

可能：

training[ , colSums(is.na(training)) == 0]

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@斯里韦罗的答案是有效的，这里是另一个

set.seed(1234)
dat <- as.data.frame(matrix(runif(100000),1000,10))
dat[sample(1:100,20,replace=TRUE),sample(1:10,3,replace=TRUE)] <- NA

# apply through each column seeing if any are NAs
dat[,sapply(dat,function(x) !any(is.na(x)))]

# Check if both answers give same result
all.equal(dat[,which(sapply(dat,function(x) !any(is.na(x))))],
dat[ , colSums(is.na(dat)) == 0])
[1] TRUE

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使用

从
dplyr
中选择_if（）

的另一个选项。它允许您对数据帧的列使用谓词。只有谓词返回

TRUE

的列才会被选择：

library(dplyr)
select_if(dat, function(x) !any(is.na(x))

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请添加您尝试过的内容，以便屁可以做您想做的事情。如果显示数据集，可能更容易提供帮助。

library(dplyr)
select_if(dat, function(x) !any(is.na(x))