请给我一个技术问题。
STATION NOM LONGITUDE LATITUDE ALTITUDE DATE RR DRR TM DG TNTXM FFM DXI HNEIGEF NEIGETOT06
34008001 LES AIRES(LA GARENE) 3`06'30"E 43`35'00"N 190 2006/01/01 3.2 8.2 7.3 0 0
34008001 LES AIRES(LA GARENE) 3`06'30"E 43`35'00"N 190 2006/01/02 0 7.4 8 0 0
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34028003 BEDARIEUX(AERODROME) 3`08'42"E 43`38'24"N 373 2008/10/20 4 16.6 0 17.5 1.8 140
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34028003 BEDARIEUX(AERODROME) 3`08'42"E 43`38'24"N 373 2008/10/25 0.2 14.6 0 15.6 2.8 340
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34028003 BEDARIEUX(AERODROME) 3`08'42"E 43`38'24"N 373 2008/11/04 27.8 10.2 0 10.3 1.7 320
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34028003 BEDARIEUX(AERODROME) 3`08'42"E 43`38'24"N 373 2008/11/08 0.4 10 0 12.1 1.2 120
我有天气数据。从变量“ RR”到“ NEIGETOT06”，它们是气象参数（9个变量）。问题是我的电台信息灵通，而其他人的信息灵通性差。对于某些电台，变量只有N'A。
我想知道哪个站的数据最多。我想找到一个函数，该函数可以告诉我哪些是填充变量最多的工作站，哪些是填充变量较少的工作站。例如，站1和2，有信息的6个变量（例如RR，DRR ...），站3-4，有信息的4个变量...您认为可以吗？
谢谢大家！
答案 0 :(得分：0)
这是一个解决方案（基于类似的数据集，其中实际上缺少值）：
rbindlist(lapply(unique(df$STATION), function(m) data.frame(STATION = m, NonNAValues = sum(!is.na(df[df$STATION == m, ])))))
它的作用：每个站点获取所有非NA值的数目（在所有列中）。
输出：
STATION NonNAValues
1: 34010001 448
2: 34028003 392
3: 34028007 975
答案 1 :(得分：0)
这是一个选项： 可能更适合于数字变量，而不适用于许多变量。
library(tidyverse)
iris %>%
mutate_if(is.factor,as.numeric) %>%
map_dbl(~sum(.x)) %>%
sort(decreasing = T)
如果您只对数字变量感兴趣，那么：
iris %>%
select_if(is.numeric) %>%
map_dbl(~sum(.x))
查找缺失值？然后：
iris %>%
select_if(is.numeric) %>%
map_dbl(~sum(is.na(.x)))
干杯！
答案 2 :(得分：0)
谢谢大家
可能是这样的解决方案：
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void main()
{
FILE *fp1, *fp2;
fp1 = fopen("text.txt", "w");
printf("enter no of lines");
int line;
scanf("%d", &line);
char txt[1000];
for (int i=0; i < line; i++)
{
gets( txt);
fprintf(fp1, "s", txt);
}
fclose(fp1);
char txt2[1000];
fp2 = fopen("text.txt", "r");
while (1)
{
fgets(txt2, 1000, fp2);
if (txt2 == EOF)
break;
printf("%s", txt2);
}
fclose(fp2);
}`
关注：
testdata <- matrix(0, nrow = 3000, ncol = 1)
ncol <- c(7:15)
for(i in 1:length(testdata)){
cat(i,"\r")
testdata[i] <- length(which(!is.na(WEATHER[i, ncol])))
}
？