我想在一个数据帧列中计算NA值的数量。假设我的数据帧称为df,我正在考虑的列的名称是col。我提出的方法如下:
sapply(df$col, function(x) sum(length(which(is.na(x)))))
这是一个好的/最有效的方法吗?
我想在一个数据帧列中计算NA值的数量。假设我的数据帧称为df,我正在考虑的列的名称是col。我提出的方法如下:
sapply(df$col, function(x) sum(length(which(is.na(x)))))
这是一个好的/最有效的方法吗?
当前回答
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)
其他回答
你想太多了:
sum(is.na(df$col))
为了保证完整性,你也可以在table中使用useNA参数。例如table(df$col, useNA="always")将统计所有非NA的情况和NA的情况。
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
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)
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。