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如何使用Dplyr R(如Python中的df.count())计算数据帧的nonNA观察数
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<p>这应该很容易:计算R数据帧中未丢失的观测值的数量</p> <p>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</p> <pre><code>df.count() </code></pre> <p>在数据框上,显示每列的非缺失观测值</p> <p>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</p> <p>我试过:</p> <pre><code>mtcars %>% select(everything()) %>% summarise_all(funs(sum(!is.na(.)))) </code></pre> <p>不幸的是,它抛出了一个错误,因为<code>'funs()' was deprecated in dplyr 0.8.0.</code></p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我们可以使用<code>complete.cases</code></p> <pre><code>library(dplyr) mtcars %>% summarise(across(everything(), ~ sum(complete.cases(.)))) </code></pre>
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