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。

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))

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

你想太多了:

sum(is.na(df$col))

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 

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。