如何计算非 NA 值的数量 - R 编程语言

在处理数据时，经常需要统计某个向量或数据框中非缺失值的数量。R 语言提供了许多不同的函数和方法来实现这个目的。本文将介绍其中的几种方法。

方法一：sum(is.na())

使用 sum(is.na(x)) 可以计算向量或数据框中缺失值的数量。对于非缺失值，使用 !is.na(x) 将其转换为逻辑值，然后再使用 sum() 计算其数量。以下是示例代码：

# 创建示例数据
x <- c(1, 2, NA, 4, NA)

# 计算缺失值数量
sum(is.na(x))
#> [1] 2

# 计算非缺失值数量
sum(!is.na(x))
#> [1] 3

方法二：length(na.omit())

另一种统计非缺失值数量的方法是使用 na.omit() 函数。该函数从向量或数据框中删除所有缺失值，并返回一个新的对象。我们可以使用 length() 函数来计算该对象的长度。以下是示例代码：

# 创建示例数据
x <- c(1, 2, NA, 4, NA)

# 计算非缺失值数量
length(na.omit(x))
#> [1] 3

方法三：lengths(complete.cases())

与 na.omit() 相似的是 complete.cases() 函数也可以删除缺失值。但是，该函数返回一个逻辑向量，其中 TRUE 表示该行或列没有缺失值，FALSE 表示有缺失值。我们可以使用 lengths() 函数来计算每个维度中非缺失值数量。以下是示例代码：

# 创建示例数据
x <- data.frame(a = c(1, 2, NA), b = c(4, NA, 6))

# 计算每列中的非缺失值数量
lengths(complete.cases(x))
#> a b 
#> 2 2

方法四：apply()

使用 apply() 函数可以计算每个维度中的非缺失值数量。我们需要指定 MARGIN 参数，其值为 1 表示按行计算，值为 2 表示按列计算。对于表格型数据，行代表观测值，列代表变量，通常使用 MARGIN = 2 来计算每个变量中的非缺失值数量。以下是示例代码：

# 创建示例数据
x <- data.frame(a = c(1, 2, NA), b = c(4, NA, 6))

# 计算每列中的非缺失值数量
apply(x, 2, function(x) sum(!is.na(x)))
#> a b 
#> 2 2

以上介绍了几种计算 R 语言中非缺失值数量的方法。不同的方法适用于不同的数据类型和分析需求。根据实际情况选择最合适的方法可以提高代码的效率和可读性。