Я хочу подсчитать количество значений NA в столбце фрейма данных. Скажем, что мой кадр данных называется df, а имя столбца, которое я рассматриваю, - col. Как я придумал следующее:
sapply(df$col, function(x) sum(length(which(is.na(x)))))
Это хороший/самый эффективный способ сделать это?
Вы слишком задумываетесь о проблеме:
sum(is.na(df$col))
Если вы ищете NA counts для каждого столбца в кадре данных, тогда:
na_count <-sapply(x, function(y) sum(length(which(is.na(y)))))
должен предоставить вам список с подсчетами для каждого столбца.
na_count <- data.frame(na_count)
Должно выводить данные в виде данных как:
----------------------
| row.names | na_count
------------------------
| column_1 | count
Если вы хотите подсчитать количество НС во всем фрейме данных, вы также можете использовать
sum(is.na(df))
В выводе summary() функция также подсчитывает NA, поэтому эту функцию можно использовать, если вы хотите получить сумму NA в нескольких переменных.
Эта форма слегка изменилась с Кевина Огороса:
na_count <-function (x) sapply(x, function(y) sum(is.na(y)))
возвращает NA counts как именованный массив int
Попробуйте функцию colSums
df <- data.frame(x = c(1,2,NA), y = rep(NA, 3))
colSums(is.na(df))
#x y
#1 3
Типичный способ подсчета количества нулей в каждом столбце блока данных:
library(tidyverse)
library(purrr)
df %>%
map_df(function(x) sum(is.na(x))) %>%
gather(feature, num_nulls) %>%
print(n = 100)
Ответ пользователя rrs прав, но он сообщает только количество значений NA в конкретном столбце кадра данных, которое вы передаете, чтобы получить количество значений NA для всего кадра данных. Попробуйте это:
apply(<name of dataFrame>, 2<for getting column stats>, function(x) {sum(is.na(x))})
Это трюк
Попробуйте следующее:
length(df$col[is.na(df$col)])
Я прочитал файл csv из локального каталога. Следующий код работает для меня.
# 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
Вы можете использовать это для подсчета числа NA или пробелов в каждом столбце
colSums(is.na(data_set_name)|data_set_name == '')