如何使用Dplyr R（如Python中的df.count（））计算数据帧的nonNA观察数

Question

这应该很容易：计算R数据帧中未丢失的观测值的数量

我有一个数据框，其中列缺少（NA）值。我想知道哪些列缺少太多的观测值。这个问题很简单，在Python中这很简单，只需运行

df.count()

在数据框上，显示每列的非缺失观测值

然而，使用R的tidyverse，这看起来非常复杂。有很多关于分组计数的建议，但是，在这种情况下，我不想使用分组计数

我试过：

mtcars %>%
  select(everything()) %>%  
  summarise_all(funs(sum(!is.na(.))))

不幸的是，它抛出了一个错误，因为'funs()' was deprecated in dplyr 0.8.0.

Answer 1

summarise_all和funs都不推荐使用。您可以使用across-

library(dplyr)
mtcars %>% summarise(across(.fns = ~sum(!is.na(.))))

或在R基-

colSums(!is.na(mtcars))

Answer 2

我们可以使用complete.cases

library(dplyr)
mtcars %>%
    summarise(across(everything(), ~ sum(complete.cases(.))))