如何统计dataframe中非零且非NA值的列计数？

需要统计数据框每一列中非零且非NA的元素数量，数据中存在NA值，类似统计每列非零元素的需求，但需额外排除NA值。

示例数据 #

x <- cbind(x1 = NA, x2 = c(4:1), x3 = c(0, NA, 1, NA))

预期结果 #

[1] 0 4 1

解决方案 #

方法1：使用colSums（简洁高效） #

利用colSums结合逻辑判断，通过na.rm = TRUE忽略NA值：

colSums(x != 0, na.rm = TRUE)

说明：x != 0生成布尔矩阵，NA值会被标记为NA，na.rm = TRUE会忽略这些NA，最终统计每列中TRUE的数量，即非零且非NA的元素数。

方法2：使用apply函数 #

逐列处理，统计符合条件的元素：

apply(x, 2, function(col) sum(col != 0, na.rm = TRUE))

说明：apply(x, 2, ...)指定对每一列执行自定义函数，函数内部通过sum统计非零且非NA的元素数量。

方法3：使用dplyr包（适配数据框操作） #

如果习惯dplyr的管道风格：

library(dplyr)

as.data.frame(x) %>%
  summarise(across(everything(), ~ sum(.x != 0, na.rm = TRUE)))

输出为数据框格式，若需要转为向量，可追加%>% unlist()或%>% pull()。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sofie Abildgaard