Как найти и посчитать пропущенные значения в r (с примерами)

Для поиска и подсчета пропущенных значений в R можно использовать следующие методы:

Способ 1: найдите местонахождение пропущенных значений

 which( is.na (df$column_name))

Способ 2. Подсчитайте общее количество пропущенных значений.

 sum( is.na (df$column_name))

Следующие примеры показывают, как использовать эти функции на практике.

Пример 1: Найдите и подсчитайте пропущенные значения в столбце

Предположим, у нас есть следующий кадр данных:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 NA 30
2 B 90 28 28
3 C 86 NA 24
4 NA 88 NA 24
5 E 95 34 NA

Мы можем использовать следующий код, чтобы идентифицировать позиции, у которых есть пропущенные значения в столбце «помощь», и найти общее количество пропущенных значений в столбце «помощь»:

 #identify locations of missing values in 'assists' column
which( is.na (df$assists))

[1] 1 3 4

#count total missing values in 'assists' column
sum( is.na (df$assists))

[1] 3 

Из результата мы видим, что позиции 1 , 3 и 4 имеют пропущенные значения в столбце «помощи», а всего в столбце 3 пропущенных значения.

Пример 2: Подсчитайте пропущенные значения во всех столбцах

Следующий код показывает, как подсчитать общее количество пропущенных значений в каждом столбце фрейма данных:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))

#count total missing values in each column of data frame
sapply(df, function (x) sum(is. na (x)))

    team points assists rebounds 
       1 0 3 1

По результату мы видим:

• В столбце «команда» отсутствует 1 значение.
• Столбец «баллы» содержит 0 пропущенных значений.
• В столбце «помощь» пропущено 3 значения.
• В столбце «отскоки» пропущено 1 значение.

Пример 3. Подсчет пропущенных значений во всем фрейме данных

Следующий код показывает, как подсчитать общее количество пропущенных значений во всем фрейме данных:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))

#count total missing values in entire data frame
sum( is.na (df))

[1] 5

Из результата мы видим, что всего во всем фрейме данных имеется 5 пропущенных значений.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции с отсутствующими значениями в R:

Как все вменить пропущенные значения в R
Как заменить NA строками в R
Как заменить NA на Zero в dplyr