So zählen sie nicht-na-werte in r (3 beispiele)

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um Nicht-NA-Werte in R zu zählen:

Methode 1: Zählen Sie Nicht-NA-Werte im gesamten Datenrahmen

 sum( ! is. na (df))

Methode 2: Zählen Sie Nicht-NA-Werte in jeder Spalte des Datenrahmens

 colSums( ! is. na (df))

Methode 3: Zählen Sie Nicht-NA-Werte pro Gruppe im Datenrahmen

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(var1) %>%
  summarise(total_non_na = sum( ! is. na (var2)))

Das folgende Beispiel zeigt, wie jede dieser Methoden in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen verwendet wird:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(12, NA, 30, 32, 20, 22, 17, NA),
                 rebounds=c(10, 8, 9, 13, NA, 20, 8, 7))

#view data frame
df

  team points rebounds
1 to 12 10
2 A NA 8
3 to 30 9
4 A 32 13
5 B 20 NA
6 B 22 20
7 B 17 8
8 B NA 7

Methode 1: Zählen Sie Nicht-NA-Werte im gesamten Datenrahmen

Der folgende Code zeigt, wie die Gesamtzahl der Nicht-NA-Werte im gesamten Datenrahmen gezählt wird:

 #count non-NA values in entire data frame
sum( ! is. na (df))

[1] 21

Aus dem Ergebnis können wir ersehen, dass es im gesamten Datenrahmen 21 Nicht-NA-Werte gibt.

Methode 2: Zählen Sie Nicht-NA-Werte in jeder Spalte des Datenrahmens

Der folgende Code zeigt, wie die Gesamtzahl der Nicht-NA-Werte in jeder Spalte des Datenrahmens gezählt wird:

 #count non-NA values in each column
colSums( ! is. na (df))

    team points rebounds 
       8 6 7

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• In der Teamspalte befinden sich 8 Nicht-NA-Werte.
• In der Punktespalte befinden sich 6 Nicht-NA-Werte.
• In der Spalte „Bounces“ befinden sich 7 Nicht-NA-Werte.

Methode 3: Nicht-NA-Werte nach Gruppe zählen

Der folgende Code zeigt, wie die gesamten Nicht-NA-Werte in der Punktespalte , gruppiert nach der Teamspalte , gezählt werden:

 library (dplyr)
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(total_non_na = sum( ! is. na (points)))

# A tibble: 2 x 2
  team total_non_na
          
1 to 3
2 B 3

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• In der Punktespalte für Team A gibt es 3 Nicht-NA-Werte.
• In der Punktespalte für Team B gibt es 3 Nicht-NA-Werte.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Operationen mit fehlenden Werten in R durchführen:

So finden und zählen Sie fehlende Werte in R
Wie alle fehlenden Werte in R unterstellt werden