列のNA値の数を決定する

NAデータフレーム列の値の数を数えたい。私のデータフレームが呼び出されdf、検討している列の名前がそうだとしますcol。私が思いついた方法は次のとおりです：

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

これはこれを行うための良い/最も効率的な方法ですか？

あなたは問題を考えすぎています：

sum(is.na(df$col))

NAデータフレームの各列のカウントを探している場合：

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

各列のカウントのリストが表示されます。

na_count <- data.frame(na_count)

次のようなデータフレームでデータを適切に出力する必要があります：

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

colSums機能を試す

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

colSums(is.na(df))

#x y 
#1 3 

データフレーム全体のNAの数を数える場合は、次の方法も使用できます。

sum(is.na(df))

ではsummary()出力、機能もカウントNA1が和たい場合は、1つは、この機能を使用できるようにSをNA複数の変数で秒。

データフレームのすべての列のnullの数をカウントするための整然とした方法：

library(tidyverse)
library(purrr)

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

このフォームは、Kevin Ogorosのフォームからわずかに変更されました。

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

名前付き整数配列としてNAカウントを返します

取得するために迅速かつ簡単なTidyverseソリューションNAすべての列の数が使用されsummarise_all()、私が使用するよりも解決読み取ることがはるかに容易になりますだと思うpurrrかをsapply

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

これを試して：

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

ユーザーrrsの答えは正しいですが、データフレーム全体のNA値の数を取得するために渡すデータフレームの特定の列にあるNA値の数のみを通知します。

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

これはトリックです

ローカルディレクトリからcsvファイルを読み取りました。次のコードは私のために働きます。

# 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

hute37の回答に似ていますが、purrrパッケージを使用しています。この整然としたアプローチは、AbiKが提案する答えよりも簡単だと思います。

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

注：チルド（~）は無名関数を作成します。そしてその '。' 無名関数の入力を参照しdfます。この場合はdata.frame です。

これを使用して、すべての列のNAまたは空白の数をカウントできます

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

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