保留观测值，其中缺失值占总变量数的20％以下
创始人
2024-11-24 11:00:17
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可以使用dplyr包的filter()函数和summarise_all()函数来实现此操作。

假设数据框为df，以下是代码：

library(dplyr)

df %>%
  summarise_all(~ mean(!is.na(.))) %>% # 计算每个变量的缺失值百分比
  filter(rowSums(. <= 0.2) == ncol(df)) %>% # 保留缺失值百分比小于等于20%的变量
  select(-matches("NA")) # 删除缺失值变量的列

解释： 第一行计算了每个变量的缺失值百分比。 第二行过滤掉那些缺失值百分比超过20%的变量。 第三行删除了所有名字带有“NA”的列，这是因为这些列已经有了超过20%的缺失值，并不符合要求。

最后，我们得到了一个数据框，其中缺失值占总变量数的20％以下。

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