如何基于含缺失值的DataFrame绘制排除缺失行的均值柱状图

方法一：使用tidyverse工具链（dplyr + ggplot2） #

这是R中数据处理和可视化的常用组合，代码可读性高且灵活：

1. 加载所需包

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

2. 还原你的数据集

df <- structure(list(id = c("id1", "test", "rew", "ewt"), 
                     total_frq_1 = c(54, 87, 10, 36), 
                     total_frq_2 = c(45, 24, 202, 43), 
                     total_frq_3 = c(24, NA, 25, 8), 
                     total_frq_4 = c(36, NA, 104, NA)), 
                row.names = c(NA, 4L), class = "data.frame")

3. 计算各列均值（自动排除缺失值）
   先剔除id列，再批量计算每列的均值，最后把宽格式数据转为长格式（适配ggplot2的绘图逻辑）：

mean_stats <- df %>%
  select(-id) %>%
  summarise(across(everything(), ~mean(., na.rm = TRUE))) %>%
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "列名", values_to = "均值")

4. 绘制柱状图

ggplot(mean_stats, aes(x = 列名, y = 均值)) +
  geom_col(fill = "#4A90E2") +
  labs(title = "各列均值柱状图", x = "数据列", y = "均值") +
  theme_bw()

方法二：基础R实现 #

如果不想加载额外包，用基础R也能完成：

1. 计算各列均值
   直接用colMeans函数，na.rm = TRUE参数会自动忽略缺失值：

col_means <- colMeans(df[, -1], na.rm = TRUE)

2. 绘制柱状图
   用基础R的barplot函数：

barplot(col_means, 
        names.arg = names(col_means),
        main = "各列均值柱状图",
        xlab = "数据列",
        ylab = "均值",
        col = "#4A90E2")

两种方法计算出的结果完全符合要求：比如total_frq_3的均值为19，total_frq_4的均值为70。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Erik Brole