不同的结果grep（）和==&引用；

我有以下虚拟data.frame：

set.seed(666)
df<-data.frame(ID=rep(c("A","B","C"),each=11),Year=rep(2010:2020,each=1,3),x1=floor(runif(33,0,10)),x2=floor(runif(33,0,2)),
                   x3=floor(runif(33,1,100)),x4=floor(runif(33,1,100)),x5=floor(runif(33,1,100)))

set.seed（666）
df除了速度较慢之外，
打印（长度（grep（“\\”，df））
也不会给出您想要的结果。它给出的不是匹配的单元格数，而是转换为类型：character，match
\
时的列数

所以

肯定更好

附录：@onyanbu在下面的评论中指出，使用sum比使用打印长度更简单。这给出了NA或“NA”单元格的总数，例如

谢谢我认为grep（）会为每个包含True和false的列返回一个向量。但是我不会用它来完成这个任务。只要用
sum（is.na（df））
print(length(grep("\\<NA\\>", df)))
print(length(which(is.na(df))))
print(length(which(df=="NA")))

df$x1[rbinom(33,1,0.1)==1]<-"NA"
df$x2[rbinom(33,1,0.1)==1]<-NA
df$x3[rbinom(33,1,0.1)==1]<-NA
df$x4[rbinom(33,1,0.1)==1]<-NA
df$x5[rbinom(33,1,0.1)==1]<-NA

print(length(grep("\\<NA\\>", df)))
print(length(which(is.na(df))))
print(length(which(df=="NA")))


print(length(which(df=="NA")))

sum(is.na(df))
sum(df=="NA")
# total:
sum(is.na(df)|df=="NA")