{"id":3868,"date":"2023-07-15T02:15:01","date_gmt":"2023-07-15T02:15:01","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-trova-colonne-con-tutti-na\/"},"modified":"2023-07-15T02:15:01","modified_gmt":"2023-07-15T02:15:01","slug":"r-trova-colonne-con-tutti-na","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-trova-colonne-con-tutti-na\/","title":{"rendered":"A: come trovare colonne con tutti i valori mancanti"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per trovare colonne in un frame di dati in R che contengono tutti i valori mancanti:<\/span><\/p>\n

Metodo 1: utilizzare Base R<\/strong><\/span><\/p>\n

 #check if each column has all missing values\n<\/span>all_miss <- apply(df, 2, function<\/span> (x) all(is. na<\/span> (x)))\n\n#display columns with all missing values<\/span>\nnames(all_miss[all_miss>0])   \n<\/strong><\/pre>\n
 Metodo 2: utilizzare il pacchetto purrr<\/strong><\/span><\/p>\n
 library<\/span> (purrr)\n\n#display columns with all missing values<\/span><\/strong>\ndf %>% keep(~all(is. na<\/span> (.x))) %>% names\n<\/b><\/pre>\n
 Entrambi i metodi producono lo stesso risultato, ma l’approccio purrr tende ad essere pi\u00f9 veloce per frame di dati estremamente grandi.<\/span><\/p>\n
 Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo con il seguente frame di dati in R:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\ndf <- data. frame<\/span> (points=c(21, 15, 10, 4, 4, 9, 12, 10),\n                 assists=c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA),\n                 rebounds=c(8, 12, 14, 10, 7, 9, 8, 5),\n                 steals=c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  points assists rebounds steals\n1 21 NA 8 NA\n2 15 NA 12 NA\n3 10 NA 14 NA\n4 4 NA 10 NA\n5 4 NA 7 NA\n6 9 NA 9 NA\n7 12 NA 8 NA\n8 10 NA 5 NA<\/span><\/span><\/strong><\/b><\/pre>\n
 Esempio 1: trova le colonne con tutti i valori mancanti utilizzando Base R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Il codice seguente mostra come trovare le colonne nel frame di dati con tutti i valori mancanti:<\/span><\/p>\n
 #check if each column has all missing values\n<\/span>all_miss <- apply(df, 2, function<\/span> (x) all(is. na<\/span> (x)))\n\n#display columns with all missing values<\/span>\nnames(all_miss[all_miss>0])   \n\n[1] \u201cassists\u201d \u201csteals\u201d \n<\/strong><\/pre>\n
 Dal risultato, possiamo vedere che le colonne degli assist<\/strong> e delle intercettazioni<\/strong> hanno tutte valori mancanti.<\/span><\/p>\n
 Esempio 2: trova le colonne con tutti i valori mancanti utilizzando il pacchetto purrr<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Il codice seguente mostra come trovare le colonne nel frame di dati con tutti i valori mancanti utilizzando le funzioni del pacchetto purrr<\/a> :<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (purrr)\n\n#display columns with all missing values<\/span><\/strong>\ndf %>% keep(~all(is. na<\/span> (.x))) %>% names\n\n[1] \u201cassists\u201d \u201csteals\u201d \n<\/b><\/pre>\n
 Dal risultato, possiamo vedere che le colonne degli assist<\/strong> e delle intercettazioni<\/strong> hanno tutte valori mancanti.<\/span><\/p>\n
 Ci\u00f2 corrisponde all’output del metodo base R.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni con valori mancanti in R:<\/span><\/p>\n
Come imputare tutti i valori mancanti in R<\/a>
 Come sostituire i NA con stringhe in R<\/a>
 Come sostituire NA con Zero in dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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