如何在Julia中统计DataFrame各列的missing值数量？

给定如下DataFrame：

using DataFrames
df = DataFrame(i=1:5,
               x=[missing, 4, missing, 2, 1],
               y=[missing, missing, "c", "d", "e"])

需要统计每一列的missing值数量，预期结果为：i列0个，x列2个，y列2个。以下是几种实用实现方法：

方法1：遍历列统计（灵活自定义） #

通过遍历DataFrame的每一列，用count(ismissing, col)统计缺失值数量，再关联列名得到结果：

# 统计每列缺失数
missing_counts = [count(ismissing, col) for col in eachcol(df)]
# 绑定列名与结果
result = Dict(zip(names(df), missing_counts))

# 打印结果
println(result)
# 输出：Dict(:i => 0, :x => 2, :y => 2)

方法2：用combine生成结果DataFrame #

使用DataFrames包的combine函数，直接生成包含列名和对应缺失数的新DataFrame，适合后续数据处理：

missing_df = combine(df, names(df) .=> (col -> count(ismissing, col)) .=> :missing_count)

# 查看结果
println(missing_df)
# 输出：
# 3×2 DataFrame
#  Row │ variable  missing_count
#      │ Symbol    Int64
# ─────┼────────────────────────
#    1 │ i                 0
#    2 │ x                 2
#    3 │ y                 2

方法3：用describe快速查看缺失数 #

describe函数可以直接输出包含缺失值数量在内的列统计信息，适合快速核验：

describe(df, :nmissing)

# 输出：
# 3×2 DataFrame
#  Row │ variable  nmissing
#      │ Symbol    Int64
# ─────┼───────────────────
#    1 │ i              0
#    2 │ x              2
#    3 │ y              2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Quinten