如何计算DataFrame各列NA的绝对数与占比并生成指定结构新表

原数据构造代码 #

col1 <- c("as","df",NA)
col2 <- c("ds",NA,NA)
col3 <- c(NA,NA,NA)
df <- data.frame(col1,col2,col3)

实现代码 #

# 统计各列缺失值绝对数量
na_absolute <- sapply(df, function(col) sum(is.na(col)))
# 计算缺失值占比（转为百分比格式）
na_percent <- sapply(df, function(col) mean(is.na(col)) * 100)
# 组装成目标DataFrame
missing_stats <- data.frame(
  Field = names(df),
  Absolute = na_absolute,
  Percentage = round(na_percent, 2) # 可按需调整保留的小数位数
)

输出结果 #

运行上述代码后，missing_stats的内容为：

代码说明 #

• sapply()用于遍历原DataFrame的每一列，对每列执行缺失值统计：
  • sum(is.na(col))直接统计列中NA的个数
  • mean(is.na(col)) * 100计算NA占该列总行数的百分比（is.na()返回布尔值，转为数值后取均值就是占比）
• round()函数用于格式化百分比的小数位数，按需修改即可
• 最后通过data.frame()将列名、绝对数量、占比整合为目标结构

内容的提问来源于stack exchange，提问作者firmo23