R：如何合计 data.frame 的每一列中的 NA 数量答案

【问题标题】：R: how to total the number of NA in each col of data.frameR：如何合计 data.frame 的每一列中的 NA 数量
【发布时间】：2014-10-09 08:25:08
【问题描述】：

要计算整个data.frame中的NA数，我可以使用sum(is.na(df)，但是，如何计算大data.frame每一列中的NA数？我试过apply(df, 2, function (x) sum(is.na(df$x))，但似乎没有用。

【问题讨论】：

尝试删除 df$x 中的“df$”。
@AndreyShabalin 请将此作为答案发布（添加一些代码，例如x <- data.frame(a = c(1, 2, NA, NA, 1), b = c(1, 1, 1, 1, NA));apply(x, 2, function(z) sum(is.na(z))) ）。

标签： r

【解决方案1】：

你可以试试：

colSums(is.na(df))
#  V1 V2 V3 V4 V5 
#   2  4  2  4  4

数据

set.seed(42)
df <- as.data.frame(matrix(sample(c(NA,0:4), 5*20,replace=TRUE), ncol=5))

【讨论】：

【解决方案2】：

与dplyr...

df %>%
  summarise_all(funs(sum(is.na(.))))

或使用purrr 库

map(df, ~sum(is.na(.)))

【讨论】：

【解决方案3】：

由于 dplyr::summarise_all 函数已通过在原始函数中使用 across 成为 superseded 并且 dplyr::funs 已被弃用，因此当前的 tidyverse 方法可能类似于：

df %>% 
  summarise(across(everything(), ~ sum(is.na(.x))))

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以使用sapply：

sapply(X = df, FUN = function(x) sum(is.na(x)))

【讨论】：

【解决方案5】：

试试：

apply(df, 2, function(x) length(which(is.na(x))))

【讨论】：

【解决方案6】：

要维护每列的名称，请使用此变体（在示例中将数据框的名称替换为 df）：

apply(is.na(df), 2, sum)

【讨论】：

【解决方案7】：

我们也可以使用dplyr函数来实现这个结果：

df %>%
  select(everything()) %>%  
  summarise_all(funs(sum(is.na(.))))

上述解决方案允许您通过将everything() 替换为您有兴趣分析的特定列来选择特定列。这对于满足特定需求很有用。如果您想进一步阅读，可以查看此页面https://sebastiansauer.github.io/sum-isna/。

【讨论】：

【解决方案8】：

你可以使用

apply(is.na(df), 2, sum)

这将返回每列中可用的 NA 的总和

例子


df <- data.frame(x= as.numeric(c(1,2,3,4,5,6,6,'fg',8,8,3,4,2)),
                 y = as.numeric(c(1,2,3,4,5,'as',7,8,9,9,1,4,2)),
                 z = as.numeric(c(1,4,6,7,'a',12,45,7,'as',1,23,12,'la')))


apply(is.na(df), 2, sum)

输出

x y z 
1 1 3

【讨论】：

【解决方案9】：

您可以尝试以下功能

使用 colSums()

colSums(is.na(df))
使用 apply()

apply(df, 2, function(x) {sum(is.na(x))})
使用函数

sum.na <- function (x) { sum(is.na(x)) }

print(sum.na(df))
使用 lapply()

lapply(df, function(x) sum(is.na(x)))
使用 sapply()

lapply(df, function(x) sum(is.na(x)))

【讨论】：