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(.))))

为了保证完整性，你也可以在table中使用useNA参数。例如table(df$col, useNA="always")将统计所有非NA的情况和NA的情况。

如果你在每一列中寻找空值，然后一个接一个地打印，那么你可以使用这个。简单的解决方案。

lapply(df, function(x) { length(which(is.na(x)))})

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

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 

用户rrs的答案是正确的，但它只告诉你在数据帧的特定列中NA值的数量，你正在传递来获得整个数据帧的NA值的数量，试试这个:

apply(<name of dataFrame>, 2<for getting column stats>, function(x) {sum(is.na(x))})

这就行了