如何在DataFrames.jl中筛选包含missing缺失值的DataFrame列

正确实现方法 #

你可以通过遍历每一列判断是否存在missing值的方式筛选列名，有两种常用写法：

1. 通用写法（兼容所有DataFrames版本）

names(df)[[any(ismissing, col) for col in eachcol(df)]]

运行上述代码针对你给出的示例df会返回正确结果：

1-element Vector{String}:
 "x3"

2. 简洁写法（适用于DataFrames 1.3及以上版本）
   你可以直接给names函数传入谓词作为筛选条件，写法更简短：

names(df, x -> any(ismissing, x))

原写法问题说明 #

你之前使用的names(df, Missing)确实只会匹配列元素类型完全是Missing或者Missing的子类型的列，只能筛选出允许存储missing值的列，无法区分这些列中是否实际存储了missing值。如果你的需求是筛选所有允许存储missing的列（无论是否实际存在），可以用下面的写法：

names(df, eltype -> Missing <: eltype)

针对你的示例df运行该代码会返回["x2", "x3"]。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bogumił Kamiński