Personnaliser les préférences

Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.

Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site.... 

Toujours actif

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Aucun cookie à afficher.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Aucun cookie à afficher.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

Aucun cookie à afficher.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Aucun cookie à afficher.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Aucun cookie à afficher.

R : Comment rechercher des colonnes avec toutes les valeurs manquantes



Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour rechercher des colonnes dans un bloc de données dans R contenant toutes les valeurs manquantes :

Méthode 1 : utiliser Base R

#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])   

Méthode 2 : utiliser le package purrr

library(purrr)

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

Les deux méthodes produisent le même résultat, mais l’approche purrr a tendance à être plus rapide pour les trames de données extrêmement volumineuses.

Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode avec le bloc de données suivant dans R :

#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

Exemple 1 : rechercher des colonnes avec toutes les valeurs manquantes à l’aide de Base R

Le code suivant montre comment rechercher les colonnes du bloc de données avec toutes les valeurs manquantes :

#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" 

À partir du résultat, nous pouvons voir que les colonnes d’aides et d’interceptions ont toutes des valeurs manquantes.

Exemple 2 : rechercher des colonnes avec toutes les valeurs manquantes à l’aide du package purrr

Le code suivant montre comment rechercher les colonnes du bloc de données avec toutes les valeurs manquantes à l’aide des fonctions du package purrr :

library(purrr)

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

[1] "assists" "steals" 

À partir du résultat, nous pouvons voir que les colonnes d’aides et d’interceptions ont toutes des valeurs manquantes.

Cela correspond à la sortie de la méthode de base R.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes avec des valeurs manquantes dans R :

Comment imputer les valeurs manquantes dans R
Comment remplacer les NA par des chaînes dans R
Comment remplacer les NA par Zero dans dplyr

Ajouter un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *