如果 r 中的所有值都是 NA 或 0，则删除 Column [重复]答案

【问题标题】：Remove Column if all values are either NA or 0 in r [duplicate]如果 r 中的所有值都是 NA 或 0，则删除 Column [重复]
【发布时间】：2019-05-11 13:41:43
【问题描述】：

有谁知道如何删除完全由 NA 或零组成的列？

例如，给定这样的数据框：

  rv    X1   X2    X3  X4 
1 M     0    110   0   1
2 J     70   200   0   3
3 J     NA   115   NA  4
4 M     65   110   0   9
5 J     70   200   NA  3
6 J     64   115   NA  8

我只想要 rv、X1、X2 和 X4 列。

【问题讨论】：

提示：1. 对列运行测试，查看“所有”条目是否为 0 或 NA，2. 删除这些列。这两个步骤的答案都可以在 Stack 上找到。

标签： r dataframe

【解决方案1】：

有了base R，我们可以做到

Filter(function(x) !all(is.na(x)|x == 0), df)
#  rv X1  X2 X4
#1  M  0 110  1
#2  J 70 200  3
#3  J NA 115  4
#4  M 65 110  9
#5  J 70 200  3
#6  J 64 115  8

或使用colSums

df[!!colSums(replace(df, is.na(df), 0)!= 0)]

或者使用sapply创建逻辑向量

df[!sapply(df, function(x) all(is.na(x)|x == 0))]

【讨论】：

【解决方案2】：

有多种方法可以做到这一点

df[colSums(is.na(df) | df == 0) != nrow(df)]

#  rv X1  X2 X4
#1  M  0 110  1
#2  J 70 200  3
#3  J NA 115  4
#4  M 65 110  9
#5  J 70 200  3
#6  J 64 115  8

使用apply

df[!apply(is.na(df) | df == 0, 2, all)]

或者使用dplyr

library(dplyr)
df %>%  select_if(~!all(is.na(.) | . == 0))

【讨论】：

【解决方案3】：

测试一列的一种方法是：

(sum(is.na(df$X1)) + sum(df$X1 == 0))  == nrow(df)

X1 是列名。

【讨论】：