В R существует несколько методов выбора столбцов без пропущенных значений (NA). Вот несколько подходов:

1. Использование функции complete.cases(): эта функция возвращает логический вектор, указывающий, какие строки имеют полные варианты (без NA). Применяя его ко всему набору данных, вы можете подгруппировать столбцы, в которых все строки имеют непропущенные значения.

# Example dataframe
df <- data.frame(
  col1 = c(1, 2, NA, 4),
  col2 = c(NA, 2, 3, 4),
  col3 = c(1, NA, 3, 4)
)
# Select columns without NAs
df_without_na <- df[, complete.cases(df)]

2. Использование функции na.omit(): эта функция удаляет строки с пропущенными значениями из набора данных. Затем вы можете выбрать оставшиеся столбцы.

# Example dataframe
df <- data.frame(
  col1 = c(1, 2, NA, 4),
  col2 = c(NA, 2, 3, 4),
  col3 = c(1, NA, 3, 4)
)
# Remove rows with NAs and select columns
df_without_na <- na.omit(df)[, complete.cases(df)]

3. Использование пакета dplyr. Пакет dplyrпредоставляет удобный способ решения задач по манипулированию данными. Вы можете использовать функцию select()в сочетании с функцией complete.cases()для фильтрации столбцов без NA.

# Example dataframe
df <- data.frame(
  col1 = c(1, 2, NA, 4),
  col2 = c(NA, 2, 3, 4),
  col3 = c(1, NA, 3, 4)
)
# Load the dplyr package
library(dplyr)
# Select columns without NAs
df_without_na <- df %>% select_if(~all(complete.cases(.)))