열의 NA 값 수 결정

NA데이터 프레임 열의 값 수를 계산하고 싶습니다 . 내 데이터 프레임이 호출 df되고 고려중인 열의 이름 이라고 가정하십시오 col. 내가 생각해 낸 방법은 다음과 같습니다.

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

이것이 가장 좋고 효율적인 방법입니까?

문제를 과도하게 생각하고 있습니다.

sum(is.na(df$col))

NA데이터 프레임에서 각 열의 개수를 찾고 있다면 :

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

각 열의 개수가 포함 된 목록을 제공해야합니다.

na_count <- data.frame(na_count)

다음과 같은 데이터 프레임에서 데이터를 멋지게 출력해야합니다.

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

colSums기능을 사용해보십시오

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

colSums(is.na(df))

#x y 
#1 3 

전체 데이터 프레임에서 NA 수를 계산하려는 경우 다음을 사용할 수도 있습니다.

sum(is.na(df))

에서 summary()출력 기능도 카운트 NA하나의 합이 원한다면 하나가이 기능을 사용할 수 있도록이야 NA여러 변수들.

데이터 프레임의 모든 열에서 널 수를 계산하는 깔끔한 방법 :

library(tidyverse)
library(purrr)

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

이 양식은 Kevin Ogoros의 양식에서 약간 변경되었습니다.

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

NA 카운트를 명명 된 int 배열로 반환

의 GET에 빠르고 쉬운 Tidyverse 솔루션 NA모든 열에 대해 수는 사용하는 것입니다 summarise_all()내가 사용하는 것보다 솔루션 읽어 훨씬 쉽게 생각 purrr또는sapply

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

이 시도:

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

사용자 rrs 답변은 맞지만 전체 데이터 프레임의 NA 값 수를 얻기 위해 전달하는 데이터 프레임의 특정 열에있는 NA 값의 수만 알려줍니다.

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

이 트릭을 수행

로컬 디렉토리에서 CSV 파일을 읽었습니다 . 다음 코드는 저에게 효과적입니다.

# 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

hute37의 답변과 비슷하지만 purrr패키지를 사용합니다 . 이 깔끔한 접근법은 AbiK가 제안한 답변보다 간단하다고 생각합니다.

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

참고 : 물결표 ( ~)는 익명 함수를 만듭니다. 그리고 '.' 익명 함수의 입력 (이 경우 data.frame)을 참조하십시오 df.

이것을 사용하여 모든 열에서 NA 또는 공백 수를 계산할 수 있습니다

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

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