如何使用Lappy计算R中数据集中缺失值的数量？

我在R中有一个名为NIS_数据的数据集。我尝试使用以下代码计算每个变量缺少值的数量：

attach(NIS_data)
lapply(colnames(NIS_data), function(var) {sum(is.na(var))})

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我在这段代码背后的推理是colnames（NIS_数据）返回一个向量；然后，我的函数将汇总每个变量缺少的值的数量。但是，R返回一个长度为9的列表，其中列表中的每个元素的值为1。我知道这是不正确的（每个变量都有一个遗漏的观察值）。非常感谢您的帮助。

使用数据而不是列名：

lappy（NIS_数据，函数（var）{sum（is.na（var））}

。您可以通过

colSums（is.na（NIS_data））

更简单地做同样的事情。谢谢！这很有效。你能解释一下为什么我应该使用数据集而不是列名吗？

lappy（）

对传递给它的每个元素执行一个函数。在您的尝试中，它检查列名本身是否是

NA

，而不是数据。您可以使用

sapply（colnames（NIS_data）、function（var）sum（is.na（NIS_data[var]））

通过使用列名对数据进行子集设置来获得相同的结果，但在这种情况下没有任何优势。这很有意义-谢谢。仅供参考，您不必使用

lappy

。只要

sum（is.na（NIS_数据））

就可以了。