获得所有列NA计数的一个快速简单的Tidyverse解决方案是使用summarise_all()，我认为这比使用purrr或sapply更容易读取解决方案

library(tidyverse)
# Example data
df <- tibble(col1 = c(1, 2, 3, NA), 
             col2 = c(NA, NA, "a", "b"))

df %>% summarise_all(~ sum(is.na(.)))
#> # A tibble: 1 x 2
#>    col1  col2
#>   <int> <int>
#> 1     1     2

或者使用更现代的across()函数:

df %>% summarise(across(everything(), ~ sum(is.na(.))))

这个表格与凯文·奥戈洛斯的表格略有不同:

na_count <-function (x) sapply(x, function(y) sum(is.na(y)))

返回命名为int数组的NA计数

如果您希望计算整个数据帧中的NAs数量，也可以使用

sum(is.na(df))

你可以用它来计算每一列中NA或空格的数量

colSums(is.na(data_set_name)|data_set_name == '')

如果你在一个数据帧中寻找每一列的NA计数，那么:

na_count <-sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y)))))

应该会给你一个包含每列计数的列表。

na_count <- data.frame(na_count)

应该像这样在数据框架中输出数据:

----------------------
| row.names | na_count
------------------------
| column_1  | count

尝试colsum函数

df <- data.frame(x = c(1,2,NA), y = rep(NA, 3))

colSums(is.na(df))

#x y 
#1 3