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删除缺少x％的列/行

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我想删除数据框中超过50％ NA 的所有列或行 .

这是我的解决方案：

# delete columns with more than 50% missings
miss <- c()
for(i in 1:ncol(data)) {
  if(length(which(is.na(data[,i]))) > 0.5*nrow(data)) miss <- append(miss,i) 
}
data2 <- data[,-miss]


# delete rows with more than 50% percent missing
miss2 <- c()
for(i in 1:nrow(data)) {
  if(length(which(is.na(data[i,]))) > 0.5*ncol(data)) miss2 <- append(miss2,i) 
}
data <- data[-miss,]

但我正在寻找一个更好/更快的解决方案 .

我也很感激 dplyr 解决方案

r dplyr

1 回答

  • 26

    要删除具有一定数量NA的列，您可以使用 colMeans(is.na(...))

    ## Some sample data
set.seed(0)
dat <- matrix(1:100, 10, 10)
dat[sample(1:100, 50)] <- NA
dat <- data.frame(dat)

## Remove columns with more than 50% NA
dat[, -which(colMeans(is.na(dat)) > 0.5)]

    对于行类似，使用 rowMeans .

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