<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para contar valores n\u00e3o-NA em R:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: contar valores n\u00e3o-NA em todo o quadro de dados<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: contar valores n\u00e3o-NA em cada coluna do quadro de dados<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: contar valores n\u00e3o-NA por grupo no quadro de dados<\/strong><\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar cada um desses m\u00e9todos na pr\u00e1tica com o seguinte quadro de dados:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar o total de valores n\u00e3o-NA em todo o quadro de dados:<\/span><\/p>\n A partir do resultado, podemos ver que existem 21<\/strong> valores n\u00e3o-NA em todo o quadro de dados.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar o total de valores n\u00e3o-NA em cada coluna do quadro de dados:<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar o total de valores n\u00e3o-NA na coluna de pontos<\/strong> , agrupados pela coluna da equipe<\/strong> :<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns com valores ausentes em R:<\/span><\/p>\n Como encontrar e contar valores ausentes em R<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para contar valores n\u00e3o-NA em R: M\u00e9todo 1: contar valores n\u00e3o-NA em todo o quadro de dados sum( ! is. na (df)) M\u00e9todo 2: contar valores n\u00e3o-NA em cada coluna do quadro de dados colSums( ! is. na (df)) M\u00e9todo 3: contar valores n\u00e3o-NA por grupo no quadro de […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2900","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n sum( !<\/span> is. na<\/span> (df))\n<\/strong><\/pre>\n colSums( !<\/span> is. na<\/span> (df))<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>%\n group_by(var1) %>%\n summarise(total_non_na = sum( !<\/span> is. na<\/span> (var2)))<\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(12, NA, 30, 32, 20, 22, 17, NA),\n rebounds=c(10, 8, 9, 13, NA, 20, 8, 7))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points rebounds\n1 to 12 10\n2 A NA 8\n3 to 30 9\n4 A 32 13\n5 B 20 NA\n6 B 22 20\n7 B 17 8\n8 B NA 7\n<\/strong><\/span><\/pre>\n M\u00e9todo 1: contar valores n\u00e3o-NA em todo o quadro de dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
#count non-NA values in entire data frame<\/span>\nsum( !<\/span> is. na<\/span> (df))\n\n[1] 21<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 2: contar valores n\u00e3o-NA em cada coluna do quadro de dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
#count non-NA values in each column\n<\/span>colSums( !<\/span> is. na<\/span> (df))\n\n team points rebounds \n 8 6 7\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
M\u00e9todo 3: contar valores n\u00e3o-NA por grupo<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\ndf %>%\n group_by(team) %>%\n summarise(total_non_na = sum( !<\/span> is. na<\/span> (points)))\n\n# A tibble: 2 x 2\n team total_non_na\n \n1 to 3\n2 B 3\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como imputar todos os valores ausentes em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"