您能否循环遍历数据帧中的每一列以查找R中NA值的计数？
我正在使用一个由322055行和51列组成的数据帧。这是一个家庭作业，我一直想问的问题是“删除所有空栏数超过50%的列”。我已经通过运行以下代码（将数据集称为df）找到了如何查找特定列的空值百分比：您能否循环遍历数据帧中的每一列以查找R中NA值的计数？,r,for-loop,null,R,For Loop,Null,我正在使用一个由322055行和51列组成的数据帧。这是一个家庭作业，我一直想问的问题是“删除所有空栏数超过50%的列”。我已经通过运行以下代码（将数据集称为df）找到了如何查找特定列的空值百分比： total_cases一个更简单的选择是使用colMeans获得每列上NAs的比例，然后使用该比例创建逻辑向量并对列进行子集划分 dfnew <- df[, colMeans(is.na(df)) < 0.5] dfnew一个更简单的选择是使用colMeans获得每列上NAs的比例，然
total_cases一个更简单的选择是使用colMeans
获得每列上NA
s的比例，然后使用该比例创建逻辑向量并对列进行子集划分
dfnew <- df[, colMeans(is.na(df)) < 0.5]
dfnew一个更简单的选择是使用colMeans
获得每列上NA
s的比例，然后使用该比例创建逻辑向量并对列进行子集划分
dfnew <- df[, colMeans(is.na(df)) < 0.5]
dfnew另一个基本解决方案：
clean_df <- df[,sapply(df, function(x){sum(is.na(x))/length(x) < .5})]
另一个基本的R解决方案：
clean_df <- df[,sapply(df, function(x){sum(is.na(x))/length(x) < .5})]
您可以执行df[，colMeans（is.na（df））<0.5]
您可以执行df[，colMeans（is.na（df））<0.5]
感谢您的快速响应。我运行了这段代码，它返回了一个包含49列的表，除了将其与原始df进行比较并尝试自己找出它之外，还有什么方法可以知道它删除了哪些列？另外，我应该编写代码来获取百分比，但我可以对要删除的列列表进行硬编码。@LeighAnneRobinson如果您想知道名称i1@AndyRominger，请将其作为您自己的解决方案发布。感谢您的快速回复。我运行了这段代码，它返回了一个包含49列的表，除了将其与原始df进行比较并尝试自己找出它之外，还有什么方法可以知道它删除了哪些列？另外，我应该编写代码来获取百分比，但我可以对要删除的列列表进行硬编码。@LeighAnneRobinson如果您想知道名称i1@AndyRominger，请将其作为您自己的解决方案发布。谢谢