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)))})
其他回答
类似于hute37的答案，但使用了purrr包。我认为这种tidyverse方法比AbiK提出的答案更简单。
library(purrr)
map_dbl(df, ~sum(is.na(.)))
注意:波浪号(~)创建一个匿名函数。还有'。’指的是匿名函数的输入，在本例中为data.frame df。
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
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
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 == '')
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
