Визначте кількість значень NA у стовпчику

Я хочу порахувати кількість NAзначень у стовпці кадру даних. Скажіть, мій кадр даних викликається df, а назва стовпця, який я розглядаю, - це col. Я придумав наступний спосіб:

sapply(df$col, function(x) sum(length(which(is.na(x)))))  

Це хороший / найефективніший спосіб зробити це?

Ви надмірно думаєте про проблему:

sum(is.na(df$col))

Якщо ви шукаєте NAрахунки для кожного стовпця в кадрі даних, виконайте вказані нижче дії.

na_count <-sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y)))))

повинен дати вам список із підрахунками для кожного стовпця.

na_count <- data.frame(na_count)

Потрібно добре виводити дані в рамку даних, наприклад:

----------------------
| row.names | na_count
------------------------
| column_1  | count

Спробуйте colSumsфункцію

df <- data.frame(x = c(1,2,NA), y = rep(NA, 3))

colSums(is.na(df))

#x y 
#1 3 

Якщо ви хочете підрахувати кількість NA в цілому кадрі даних, який ви також можете використовувати

sum(is.na(df))

У summary()висновку функція також рахує NAs, тому можна використовувати цю функцію, якщо потрібно суму NAs у кількох змінних.

Охайний спосіб підрахунку кількості нулів у кожному стовпчику фрейму даних:

library(tidyverse)
library(purrr)

df %>%
    map_df(function(x) sum(is.na(x))) %>%
    gather(feature, num_nulls) %>%
    print(n = 100)

Ця форма трохи змінилася від Кевіна Огороса:

na_count <-function (x) sapply(x, function(y) sum(is.na(y)))

повертає NA рахується як названий масив int

Швидке та просте рішення Tidyverse для NAпідрахунку всіх стовпців - це використання, summarise_all()яке, на мою думку, робить набагато простішим для читання рішення, ніж використання purrrабоsapply

library(tidyverse)
# Example data
df <- tibble(col1 = c(1, 2, 3, NA), 
             col2 = c(NA, NA, "a", "b"))

df %>% summarise_all(~ sum(is.na(.)))
#> # A tibble: 1 x 2
#>    col1  col2
#>   <int> <int>
#> 1     1     2

Спробуйте це:

length(df$col[is.na(df$col)])

Відповідь користувача rrs правильна, але це лише вказує вам кількість значень NA в конкретному стовпчику кадру даних, який ви передаєте, щоб отримати кількість значень NA для всього кадру даних, спробуйте це:

apply(<name of dataFrame>, 2<for getting column stats>, function(x) {sum(is.na(x))})

Це робить трюк

Я читаю файл csv з локального каталогу. Наступний код працює для мене.

# to get number of which contains na
sum(is.na(df[, c(columnName)]) # to get number of na row

# to get number of which not contains na
sum(!is.na(df[, c(columnName)]) 

#here columnName is your desire column name

Схожий на відповідь hute37, але використовуючи purrrпакет. Я вважаю, що цей підхід наближений простіше, ніж відповідь, запропонована AbiK.

library(purrr)
map_dbl(df, ~sum(is.na(.)))

Примітка: tilde ( ~) створює анонімну функцію. І "." посилається на вхід для анонімної функції, в даному випадку - data.frame df.

Ви можете використовувати це для підрахунку кількості NA або пробілів у кожному стовпчику

colSums(is.na(data_set_name)|data_set_name == '')

sapply(name of the data, function(x) sum(is.na(x)))