¿Cómo eliminar columnas que contienen SOLO NA?

Tengo un data.frame que contiene algunas columnas con todos los valores NA, ¿cómo puedo eliminarlas del data.frame?

¿Puedo usar la función?

na.omit(...) 

especificando algunos argumentos adicionales?

Una forma de hacerlo:

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

Si el recuento de NA en una columna es igual al número de filas, debe ser totalmente NA.

O de manera similar

df[colSums(!is.na(df)) > 0]

Aquí hay una solución dplyr:

df %>% select_if(~sum(!is.na(.)) > 0)

Otra opción es el janitorpaquete:

df <- remove_empty_cols(df)

https://github.com/sfirke/janitor

Parece que desea eliminar SOLO columnas con TODAS las NA s, dejando columnas con algunas filas que tienen NAs. Haría esto (pero estoy seguro de que hay una solución vectorizada eficiente:

#set seed for reproducibility
set.seed <- 103
df <- data.frame( id = 1:10 , nas = rep( NA , 10 ) , vals = sample( c( 1:3 , NA ) , 10 , repl = TRUE ) )
df
#      id nas vals
#   1   1  NA   NA
#   2   2  NA    2
#   3   3  NA    1
#   4   4  NA    2
#   5   5  NA    2
#   6   6  NA    3
#   7   7  NA    2
#   8   8  NA    3
#   9   9  NA    3
#   10 10  NA    2

#Use this command to remove columns that are entirely NA values, it will elave columns where only some vlaues are NA
df[ , ! apply( df , 2 , function(x) all(is.na(x)) ) ]
#      id vals
#   1   1   NA
#   2   2    2
#   3   3    1
#   4   4    2
#   5   5    2
#   6   6    3
#   7   7    2
#   8   8    3
#   9   9    3
#   10 10    2

Si se encuentra en la situación en la que desea eliminar columnas que tienen algún NAvalor, simplemente puede cambiar el allcomando anterior a any.

Una secuencia de comandos intuitiva: dplyr::select_if(~!all(is.na(.))). Literalmente mantiene solo las columnas que faltan no todos los elementos. (para eliminar las columnas que faltan todos los elementos).

> df <- data.frame( id = 1:10 , nas = rep( NA , 10 ) , vals = sample( c( 1:3 , NA ) , 10 , repl = TRUE ) )

> df %>% glimpse()
Observations: 10
Variables: 3
$ id   <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
$ nas  <lgl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA
$ vals <int> NA, 1, 1, NA, 1, 1, 1, 2, 3, NA

> df %>% select_if(~!all(is.na(.))) 
   id vals
1   1   NA
2   2    1
3   3    1
4   4   NA
5   5    1
6   6    1
7   7    1
8   8    2
9   9    3
10 10   NA

Otra opcion con Filter

Filter(function(x) !all(is.na(x)), df)

NOTA: Datos de la publicación de @Simon O'Hanlon.

Como el rendimiento era realmente importante para mí, comparé todas las funciones anteriores.

NOTA: Datos de la publicación de @Simon O'Hanlon. Solo con el tamaño 15000 en lugar de 10.

library(tidyverse)
library(microbenchmark)

set.seed(123)
df <- data.frame(id = 1:15000,
                 nas = rep(NA, 15000), 
                 vals = sample(c(1:3, NA), 15000,
                               repl = TRUE))
df

MadSconeF1 <- function(x) x[, colSums(is.na(x)) != nrow(x)]

MadSconeF2 <- function(x) x[colSums(!is.na(x)) > 0]

BradCannell <- function(x) x %>% select_if(~sum(!is.na(.)) > 0)

SimonOHanlon <- function(x) x[ , !apply(x, 2 ,function(y) all(is.na(y)))]

jsta <- function(x) janitor::remove_empty(x)

SiboJiang <- function(x) x %>% dplyr::select_if(~!all(is.na(.)))

akrun <- function(x) Filter(function(y) !all(is.na(y)), x)

mbm <- microbenchmark(
  "MadSconeF1" = {MadSconeF1(df)},
  "MadSconeF2" = {MadSconeF2(df)},
  "BradCannell" = {BradCannell(df)},
  "SimonOHanlon" = {SimonOHanlon(df)},
  "SiboJiang" = {SiboJiang(df)},
  "jsta" = {jsta(df)}, 
  "akrun" = {akrun(df)},
  times = 1000)

mbm

Resultados:

Unit: microseconds
         expr    min      lq      mean  median      uq      max neval  cld
   MadSconeF1  154.5  178.35  257.9396  196.05  219.25   5001.0  1000 a   
   MadSconeF2  180.4  209.75  281.2541  226.40  251.05   6322.1  1000 a   
  BradCannell 2579.4 2884.90 3330.3700 3059.45 3379.30  33667.3  1000    d
 SimonOHanlon  511.0  565.00  943.3089  586.45  623.65 210338.4  1000  b  
    SiboJiang 2558.1 2853.05 3377.6702 3010.30 3310.00  89718.0  1000    d
         jsta 1544.8 1652.45 2031.5065 1706.05 1872.65  11594.9  1000   c 
        akrun   93.8  111.60  139.9482  121.90  135.45   3851.2  1000 a


autoplot(mbm)

mbm %>% 
  tbl_df() %>%
  ggplot(aes(sample = time)) + 
  stat_qq() + 
  stat_qq_line() +
  facet_wrap(~expr, scales = "free")