A: подсчитайте количество значений na в каждом столбце

Вы можете использовать следующие методы для подсчета количества значений NA в каждом столбце фрейма данных в R:

Способ 1: подсчитайте значения NA в каждом столбце, используя основание R.

 sapply(df, function (x) sum(is. na (x)))

Способ 2: подсчитайте значения NA в каждом столбце с помощью dplyr

 library (dplyr)

df %>% summarise(across(everything(), ~ sum(is. na (.))))

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующим фреймом данных в R:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, NA),
                 assists=c(33, NA, NA, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 33 30
2 B 90 NA 28
3 C 86 NA 24
4 D 88 39 24
5 E NA 34 28

Пример 1. Подсчитайте значения NA в каждом столбце, используя основание R.

Следующий код показывает, как подсчитать количество значений NA в каждом столбце с помощью базовой функции sapply() R:

 #count NA values in each column
sapply(df, function (x) sum(is. na (x)))

    team points assists rebounds 
       0 1 2 0

По результату мы видим:

• Столбец команды имеет 0 значений NA.
• Столбец баллов имеет 1 значение NA.
• Столбец передач имеет 2 значения NA.
• Столбец отказов имеет 0 значений NA.

Примечание . Функцию sapply() можно использовать для применения функции к каждому столбцу во фрейме данных. В этом примере мы применяем функцию, которая подсчитывает общее количество элементов, равное NA.

Пример 2. Подсчитайте значения NA в каждом столбце с помощью dplyr

Следующий код показывает, как подсчитать количество значений NA в каждом столбце с помощью функции summarise() из пакета dplyr :

 #count NA values in each column
sapply(df, function (x) sum(is. na (x)))

    team points assists rebounds 
       0 1 2 0

По результату мы видим:

• Столбец команды имеет 0 значений NA.
• Столбец баллов имеет 1 значение NA.
• Столбец передач имеет 2 значения NA.
• Столбец отказов имеет 0 значений NA.

Эти результаты соответствуют результатам предыдущего примера.

Примечание . Метод dplyr обычно работает быстрее, чем базовый метод R, при работе с чрезвычайно большими кадрами данных.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:

Как использовать na.omit в R
Как использовать Complete.cases в R
Как удалить пустые строки из фрейма данных в R