Как подсчитать значения, не относящиеся к NA, в R (примеры 3)

Вы можете использовать следующие методы для подсчета значений, отличных от NA, в R:

Метод 1: подсчет значений, не относящихся к NA, во всем фрейме данных

sum( ! is.na(df))

Метод 2: подсчет значений, не относящихся к NA, в каждом столбце фрейма данных

colSums( ! is.na(df))

Метод 3: подсчет значений, не относящихся к NA, по группам во фрейме данных

library(dplyr)

df %>%
 group_by(var1) %>%
 summarise(total_non_na = sum( ! is. na (var2)))

В следующем примере показано, как использовать каждый из этих методов на практике со следующим фреймом данных:

#create data frame
df <- data.frame(team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
 points=c(12, NA, 30, 32, 20, 22, 17, NA),
 rebounds=c(10, 8, 9, 13, NA, 20, 8, 7))

#view data frame
df

 team points rebounds
1 A 12 10
2 A NA 8
3 A 30 9
4 A 32 13
5 B 20 NA
6 B 22 20
7 B 17 8
8 B NA 7

Метод 1: подсчет значений, не относящихся к NA, во всем фрейме данных

В следующем коде показано, как подсчитать общее количество значений, отличных от NA, во всем фрейме данных:

#count non-NA values in entire data frame
sum( ! is.na(df))

[1] 21

Из вывода мы видим, что во всем фрейме данных есть 21 значение, отличное от NA.

Метод 2: подсчет значений, не относящихся к NA, в каждом столбце фрейма данных

В следующем коде показано, как подсчитать общее количество значений, отличных от NA, в каждом столбце фрейма данных:

#count non-NA values in each column
colSums( ! is.na(df))

 team points rebounds 
 8 6 7

Из вывода мы видим:

• В столбце team есть 8 значений, не относящихся к NA.
• В столбце очков есть 6 значений, не относящихся к NA.
• В столбце подборов есть 7 значений, не относящихся к NA.

Метод 3: подсчет значений, не относящихся к NA, по группам

В следующем коде показано, как подсчитать общее количество значений, не относящихся к NA, в столбце очков , сгруппированных по столбцу команды :

library(dplyr)
df %>%
 group_by(team) %>%
 summarise(total_non_na = sum( ! is. na (points)))

# A tibble: 2 x 2
 team total_non_na

1 A 3
2 B 3

Из вывода мы видим:

• В столбце очков для команды А есть 3 значения, не относящиеся к NA.
• В столбце очков для команды B есть 3 значения, не относящиеся к NA.

Дополнительные ресурсы

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

Как найти и подсчитать пропущенные значения в R
Как заменить пропущенные значения в R