我有一个data.frame10 个不同的列（每列的长度相同）。我想消除任何具有 'NA' 大于柱长的 15%。
我首先需要制作一个函数来计算百分比NA对于每一列，然后再制作另一列data.frame我在哪里应用该函数？最好的方法是什么？
首先，分享一些示例数据总是好的。它不需要是您的实际数据——编造的数据就可以。
set.seed(1)
x <- rnorm(1000)
x[sample(1000, 150)] <- NA
mydf <- data.frame(matrix(x, ncol = 10))
其次，您可以使用内置函数来获得您需要的东西。这里，is.na(mydf)进行逻辑检查并返回data.frame of TRUE and FALSE. Since TRUE and FALSE等于1 and 0，我们可以使用colMeans得到数量的平均值TRUE (is NA）值。反过来，可以根据您的规定检查，在本例中哪些列的比例超过 15%NA values?
colMeans(is.na(mydf)) > .15
# X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
# TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE
正如我们所看到的，我们应该删除 X1、X2、X6、X8 和 X9。同样，利用逻辑向量，方法如下：
> final <- mydf[, colMeans(is.na(mydf)) <= .15]
> dim(final)
[1] 100 5
> names(final)
[1] "X3" "X4" "X5" "X7" "X10"
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