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

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(.))))

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))

在summary()输出中，该函数还计算NAs的数量，因此如果需要几个变量中NAs的总和，可以使用该函数。

一种统计数据帧中每一列空值的方法:

library(tidyverse)
library(purrr)

df %>%
    map_df(function(x) sum(is.na(x))) %>%
    gather(feature, num_nulls) %>%
    print(n = 100)

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