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
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
其他回答
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 == '')
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)
sapply(name of the data, function(x) sum(is.na(x)))
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