如何找到 R 数据框每一列中缺失值的百分比？
要查找R数据框每一列中缺失值的百分比，我们可以使用colMeans函数和is.na函数。这将找到每列中缺失值的平均值。之后，我们可以将输出乘以100以获得百分比。
查看下面给出的示例以了解如何完成。
示例1
以下代码段创建了一个示例数据框-
x1<-sample(c(NA,1,2),20,replace=TRUE) x2<-sample(c(NA,5),20,replace=TRUE) x3<-sample(c(NA,10,12),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2,x3) df1输出结果
创建以下数据框-
x1 x2 x3 1 NA NA 12 2 2 5 10 3 2 5 12 4 1 5 12 5 1 5 NA 6 NA 5 10 7 1 NA 10 8 NA 5 10 9 2 NA 12 10 2 NA NA 11 NA NA NA 12 NA 5 12 13 NA NA 10 14 1 NA NA 15 2 NA 12 16 1 5 NA 17 NA 5 10 18 2 5 10 19 NA 5 12 20 NA 5 12
要查找df1的每一列中NA的百分比，请将以下代码添加到上述代码段中-
x1<-sample(c(NA,1,2),20,replace=TRUE) x2<-sample(c(NA,5),20,replace=TRUE) x3<-sample(c(NA,10,12),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2,x3) (colMeans(is.na(df1)))*100输出结果
如果您将上述所有代码作为单个程序执行，它会生成以下输出-
x1 x2 x3 45 40 25
示例2
以下代码段创建了一个示例数据框-
y1<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) y2<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) df2<-data.frame(y1,y2) df2输出结果
创建以下数据框-
y1 y2 1 -1.407410 NA 2 -1.771819 NA 3 -1.771819 NA 4 NA -0.05582021 5 NA NA 6 -1.407410 -0.05582021 7 NA NA 8 NA -0.05582021 9 -1.407410 1.19697209 10 -1.407410 NA 11 -1.771819 -0.05582021 12 NA NA 13 -1.771819 NA 14 -1.771819 -0.05582021 15 NA -0.05582021 16 -1.407410 1.19697209 17 -1.771819 -0.05582021 18 NA NA 19 -1.407410 -0.05582021 20 -1.407410 1.19697209
要查找df2的每一列中NA的百分比，请将以下代码添加到上述代码段中-
y1<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) y2<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) df2<-data.frame(y1,y2) (colMeans(is.na(df2)))*100输出结果
如果您将上述所有代码作为单个程序执行，它会生成以下输出-
y1 y2 35 45
示例3
以下代码段创建了一个示例数据框-
z1<-sample(c(NA,round(runif(2,1,5),2)),20,replace=TRUE) z2<-sample(c(NA,round(runif(2,2,10),2)),20,replace=TRUE) z3<-sample(c(NA,round(runif(2,5,10),2)),20,replace=TRUE) df3<-data.frame(z1,z2,z3) df3输出结果
创建以下数据框-
z1 z2 z3 1 1.69 2.76 NA 2 NA 7.59 NA 3 NA 2.76 9.13 4 4.24 NA 9.13 5 1.69 NA 9.13 6 NA 2.76 8.85 7 NA 7.59 NA 8 NA NA 9.13 9 NA 7.59 NA 10 1.69 2.76 NA 11 4.24 7.59 8.85 12 1.69 NA 8.85 13 4.24 NA NA 14 NA NA 8.85 15 4.24 7.59 9.13 16 4.24 7.59 NA 17 1.69 2.76 9.13 18 NA NA 9.13 19 4.24 2.76 8.85 20 4.24 NA NA
要查找df3的每一列中NA的百分比，请将以下代码添加到上述代码段中-
z1<-sample(c(NA,round(runif(2,1,5),2)),20,replace=TRUE) z2<-sample(c(NA,round(runif(2,2,10),2)),20,replace=TRUE) z3<-sample(c(NA,round(runif(2,5,10),2)),20,replace=TRUE) df3<-data.frame(z1,z2,z3) (colMeans(is.na(df3)))*100输出结果
如果您将上述所有代码作为单个程序执行，它会生成以下输出-
z1 z2 z3 40 40 40