A: 누락된 값이 모두 포함된 열을 찾는 방법

다음 방법을 사용하여 R의 데이터 프레임에서 누락된 값이 모두 포함된 열을 찾을 수 있습니다.

방법 1: 기본 R 사용

 #check if each column has all missing values
all_miss <- apply(df, 2, function (x) all(is. na (x)))

#display columns with all missing values
names(all_miss[all_miss>0])   

방법 2: purrr 패키지 사용

 library (purrr)

#display columns with all missing values
df %>% keep(~all(is. na (.x))) %>% names

두 방법 모두 동일한 결과를 생성하지만 매우 큰 데이터 프레임의 경우 purrr 접근 방식이 더 빠른 경향이 있습니다.

다음 예에서는 R의 다음 데이터 프레임과 함께 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df <- data. frame (points=c(21, 15, 10, 4, 4, 9, 12, 10),
                 assists=c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA),
                 rebounds=c(8, 12, 14, 10, 7, 9, 8, 5),
                 steals=c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA))

#view data frame
df

  points assists rebounds steals
1 21 NA 8 NA
2 15 NA 12 NA
3 10 NA 14 NA
4 4 NA 10 NA
5 4 NA 7 NA
6 9 NA 9 NA
7 12 NA 8 NA
8 10 NA 5 NA

예시 1: Base R을 사용하여 모든 결측값이 있는 열 찾기

다음 코드는 모든 누락된 값이 있는 데이터 프레임의 열을 찾는 방법을 보여줍니다.

 #check if each column has all missing values
all_miss <- apply(df, 2, function (x) all(is. na (x)))

#display columns with all missing values
names(all_miss[all_miss>0])   

[1] “assists” “steals” 

결과에서 지원 및 인터셉트 열에 모두 누락된 값이 있음을 알 수 있습니다.

예시 2: purrr 패키지를 사용하여 모든 결측값이 있는 열 찾기

다음 코드는 purrr 패키지의 함수를 사용하여 모든 누락된 값이 있는 데이터 프레임의 열을 찾는 방법을 보여줍니다.

 library (purrr)

#display columns with all missing values
df %>% keep(~all(is. na (.x))) %>% names

[1] “assists” “steals” 

결과에서 지원 및 인터셉트 열에 모두 누락된 값이 있음을 알 수 있습니다.

이는 기본 R 방법의 출력에 해당합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 누락된 값을 사용하여 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 결측값을 모두 대치하는 방법
R에서 NA를 문자열로 바꾸는 방법
dplyr에서 NA를 0으로 바꾸는 방법