报告 data.frame 中缺失值的优雅方式答案

【问题标题】：Elegant way to report missing values in a data.frame报告 data.frame 中缺失值的优雅方式
【发布时间】：2012-01-09 04:11:26
【问题描述】：

这是我编写的一小段代码，用于报告数据框中缺少值的变量。我正在尝试一种更优雅的方法来执行此操作，可能会返回一个 data.frame，但我被卡住了：

for (Var in names(airquality)) {
    missing <- sum(is.na(airquality[,Var]))
    if (missing > 0) {
        print(c(Var,missing))
    }
}

编辑：我正在处理具有数十到数百个变量的 data.frames，因此我们只报告具有缺失值的变量是关键。

【问题讨论】：

@kohske：这是我的第一个想法，但结果是 table 个字符，您必须解析出 NA 的数量。
我正在回复您的问题，因为您发布了答案。如果您想对答案发表评论，请将此作为对该答案的评论。如果问题还包含答案，这将变得非常混乱。
@Andrie：我不同意您的编辑，因为我面临的一个关键问题是仅报告具有缺失值的变量。此外，您的回滚删除了我对代码所做的更改。我编辑了我的问题以包含这些信息，并将我修改后的 Josh 代码添加到评论中。
@Zach 您的新编辑对我来说看起来不错。顺便说一句，如果这能澄清问题，我不反对在问题上线后添加额外的数据/请求。
有 50 万种方法可以做到这一点，请参阅 CRAN Task View - MissingData

标签： r dataframe missing-data

【解决方案1】：

对于管道，你可以写：

# Counts 
df %>% is.na() %>% colSums()

# % of missing rounded to 2 decimals 
df %>% summarise_all(.funs = ~round(100*sum(is.na(.))/length(.),2))

【讨论】：

【解决方案2】：

获取计数的dplyr 解决方案可能是：

summarise_all(df, ~sum(is.na(.)))

或者得到一个百分比：

summarise_all(df, ~(sum(is_missing(.) / nrow(df))))

也许还值得注意的是，丢失的数据可能很难看、不一致，并且并不总是编码为NA，具体取决于来源或导入时的处理方式。以下功能可以根据您的数据和您认为缺少的内容进行调整：

is_missing <- function(x){
  missing_strs <- c('', 'null', 'na', 'nan', 'inf', '-inf', '-9', 'unknown', 'missing')
  ifelse((is.na(x) | is.nan(x) | is.infinite(x)), TRUE,
         ifelse(trimws(tolower(x)) %in% missing_strs, TRUE, FALSE))
}

# sample ugly data
df <- data.frame(a = c(NA, '1', '  ', 'missing'),
                 b = c(0, 2, NaN, 4),
                 c = c('NA', 'b', '-9', 'null'),
                 d = 1:4,
                 e = c(1, Inf, -Inf, 0))

# counts:
> summarise_all(df, ~sum(is_missing(.)))
  a b c d e
1 3 1 3 0 2

# percentage:
> summarise_all(df, ~(sum(is_missing(.) / nrow(df))))
     a    b    c d   e
1 0.75 0.25 0.75 0 0.5

【讨论】：

【解决方案3】：

ExPanDaR的封装函数prepare_missing_values_graph可用于面板数据探索：

【讨论】：

【解决方案4】：

另一种图形和交互方式是使用heatmaply库中的is.na10函数：

library(heatmaply)

heatmaply(is.na10(airquality), grid_gap = 1, 
          showticklabels = c(T,F),
            k_col =3, k_row = 3,
            margins = c(55, 30), 
            colors = c("grey80", "grey20"))

可能不适用于大型数据集..

【讨论】：

【解决方案5】：

我最喜欢的（不太宽的）数据是来自优秀的naniar 包的方法。您不仅会得到频率，还会得到缺失的模式：

library(naniar)
library(UpSetR)

riskfactors %>%
  as_shadow_upset() %>%
  upset()

查看缺失与非缺失的关系通常很有用，这可以通过绘制带有缺失的散点图来实现：

ggplot(airquality,
       aes(x = Ozone,
           y = Solar.R)) +
 geom_miss_point()

或者对于分类变量：

gg_miss_fct(x = riskfactors, fct = marital)

这些示例来自包vignette，其中列出了其他有趣的可视化。

【讨论】：

感谢您发布此信息！现在最新版本中有一个专用的gg_miss_upset()功能，一旦他们假期回来，将提交给CRAN。naniar.njtierney.com/reference/gg_miss_upset.html

【解决方案6】：

summary(airquality)

已经给你这个信息

VIM 包还为 data.frame 提供了一些不错的缺失数据图

library("VIM")
aggr(airquality)

【讨论】：

VIM 包能否报告哪些具体观察数据缺失？
不这么认为.. 但你可以很容易地做到这一点（你必须用你自己的数据框替换空气质量）： res 0,]

【解决方案7】：

我认为 Amelia 库在处理缺失数据方面做得很好，还包括一个用于可视化缺失行的地图。

install.packages("Amelia")
library(Amelia)
missmap(airquality)

你也可以运行下面的代码会返回na的逻辑值

row.has.na <- apply(training, 1, function(x){any(is.na(x))})

【讨论】：

【解决方案8】：

如需更多图形解决方案，visdatpackage 提供vis_miss。

library(visdat)
vis_miss(airquality)

与Amelia 输出非常相似，只是在开箱即用时给出 %s 的细微差别。

【讨论】：

【解决方案9】：

另一个图形替代方案 - 来自优秀 DataExplorer 包的 plot_missing 函数：

Docs 还指出您可以使用missing_data <- plot_missing(data) 保存此结果以进行进一步分析。

【讨论】：

DataExplorer 包中的plot_missing() 函数现在是PlotMissing()。
@coip PlotMissing() 已弃用。请改用plot_missing()。有关详细信息，请参阅#49。

【解决方案10】：

另一个可以帮助您查看缺失数据的函数是 funModeling 库中的 df_status

library(funModeling)

iris.2 是添加了一些 NA 的 iris 数据集。您可以将其替换为您的数据集。

df_status(iris.2)

这将为您提供每列中 NA 的数量和百分比。

【讨论】：

【解决方案11】：

我们可以使用 map_df 和 purrr。

library(mice)
library(purrr)

# map_df with purrr
map_df(airquality, function(x) sum(is.na(x)))
# A tibble: 1 × 6
# Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day
# <int>   <int> <int> <int> <int> <int>
# 1    37       7     0     0     0     0

【讨论】：

map_df 比 sapply 有什么优势？
@Zach 我认为没有太大区别，但哈德利说不要在函数内部使用 sapply() 。请参阅异常和调试·高级 R.adv-r.had.co.nz/Exceptions-Debugging.html。
对于像我这样的懒人，你可以用更短的 purrr 语法为函数 (~) 编写上面的代码，所以它看起来像这样：map_df( air quality, ~sum(is.na(.) )
@Zach map_df 相对于sapply 的优势仅在于结果有很多行时，因为 map_df 的输出格式始终是 tibble。
@Zach：最好在函数中使用vapply 和sapply，因为vapply 为您提供了一个已知的结果结构（您可以指定）。 sapply 可能会返回数组或列表，具体取决于函数输出。 map_df 的一个缺点是你给它一个 data.frame 作为输入，它返回一个 data.frame 子类，而不是一个 data.frame。无法保证 tibbles 在未来所有必要的情况下都会像 data.frames 那样表现。

【解决方案12】：

更简洁-：sum(is.na(x[1]))

那是

x[1]看第一列
is.na()如果是NA则为真
sum()TRUE是1，FALSE是0

【讨论】：

这并没有回答原来的问题，即为数据中的所有列查找NAs的数量

【解决方案13】：

如果你想为特定的列做，那么你也可以使用这个

length(which(is.na(airquality[1])==T))

【讨论】：

你不需要将逻辑向量与T进行比较。你也可以通过求和来计算逻辑向量中TRUE元素的数量。

【解决方案14】：

只需使用sapply

> sapply(airquality, function(x) sum(is.na(x)))
  Ozone Solar.R    Wind    Temp   Month     Day 
     37       7       0       0       0       0

您还可以在is.na() 创建的矩阵上使用apply 或colSums

> apply(is.na(airquality),2,sum)
  Ozone Solar.R    Wind    Temp   Month     Day 
     37       7       0       0       0       0
> colSums(is.na(airquality))
  Ozone Solar.R    Wind    Temp   Month     Day 
     37       7       0       0       0       0

【讨论】：

我稍微修改了你的代码，只报告缺失值：M <- sapply(airquality, function(x) sum(is.na(x))); M[M>0]
谢谢！学到了很多。
嗨@Joshua Ulrich，非常感谢您简洁的代码。我想在数据框中添加一列，显示 na 值的百分比。你能提供一些帮助吗？
@Zach 我使用您的建议版本来检查必填字段是否具有值：M <- colSums(is.na(airquality)); M[M <= 0]
@Joshua 为 %s 添加一个选项也是王牌！