我想计算数据框列中NA
个值的数量。假设我的数据框名为df
,我正在考虑的列的名称是col
。我想出的方法如下:
sapply(df$col, function(x) sum(length(which(is.na(x)))))
这是一种很好/最有效的方法吗?
答案 0 :(得分:271)
你过度思考这个问题:
sum(is.na(df$col))
答案 1 :(得分:69)
如果您要查找数据框中每列的NA
个计数,请:
na_count <-sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y)))))
应该为您提供一个列表,其中包含每列的计数。
na_count <- data.frame(na_count)
应该在数据框中很好地输出数据,如:
----------------------
| row.names | na_count
------------------------
| column_1 | count
答案 2 :(得分:25)
尝试colSums
功能
df <- data.frame(x = c(1,2,NA), y = rep(NA, 3))
colSums(is.na(df))
#x y
#1 3
答案 3 :(得分:16)
如果您想要计算整个数据帧中的NA数量,您也可以使用
sum(is.na(df))
答案 4 :(得分:12)
在summary()
输出中,该函数还会对NA
进行计数,因此如果需要多个变量中的NA
之和,则可以使用此函数。
答案 5 :(得分:10)
计算数据帧每列中空值数的一种整合方式:
library(tidyverse)
library(purrr)
df %>%
map_df(function(x) sum(is.na(x))) %>%
gather(feature, num_nulls) %>%
print(n = 100)
答案 6 :(得分:7)
此表格略微改变了Kevin Ogoros的一个:
na_count <-function (x) sapply(x, function(y) sum(is.na(y)))
将NA计数返回为命名的int数组
答案 7 :(得分:3)
用户rrs的回答是正确的,但这只会告诉您传递的数据帧的特定列中的NA值的数量,以获得整个数据帧的NA值的数量,请尝试:
apply(<name of dataFrame>, 2<for getting column stats>, function(x) {sum(is.na(x))})
这就是诀窍
答案 8 :(得分:2)
试试这个:
length(df$col[is.na(df$col)])
答案 9 :(得分:2)
我从本地目录中读取了 csv 文件。以下代码适合我。
# 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
答案 10 :(得分:2)
一种快速简便的Tidyverse解决方案来获取所有列的NA
计数是使用summarise_all()
,我认为这比使用purrr
或{{1 }}
sapply
答案 11 :(得分:2)
sapply(name of the data, function(x) sum(is.na(x)))
答案 12 :(得分:1)
类似于hute37的答案,但使用purr库。我认为这种整理方法比AbiK提出的答案更简单。
map_dbl(df, ~sum(is.na(.)))
注意:tilda创建一个匿名函数。还有“。”指匿名功能的输入。在这种情况下,data.frame df。
答案 13 :(得分:1)
如果您要在每一列中查找要一个接一个打印的空值,那么您可以使用它。简单的解决方案。
lapply(df, function(x) { length(which(is.na(x)))})
答案 14 :(得分:0)
您可以使用它来计算每列中NA或空白的数量
colSums(is.na(data_set_name)|data_set_name == '')
答案 15 :(得分:0)
为了完整起见,您还可以在表中使用 useNA
参数。例如,table(df$col, useNA="always")
将计算所有非 NA
情况和 NA
情况。