计算数据框中每列的非 NA 值的数量[重复]

我有一个很大的数据集，其中包含很多NAs 和一些非 Na 值。 此刻我数着我的非NA每列的值如下所示：

 attach(df)
 1000 - (sum(is.na(X1)))
 1000 - (sum(is.na(X2)))
 1000 - (sum(is.na(X3)))
 1000 - (sum(is.na(X4)))
 1000 - (sum(is.na(X5)))
 ...
 detach(df)

所以我的观察的总长度 - 我的观察的总和NA values.

有没有一种更快的方法，可以使用更少的代码行和打字工作，并让我快速概览所有列和非非列的数量NA values?

比如for循环之类的？

我正在寻找这样的东西：

  X1     Amount of Non-Na-Values
  X2     ...
  X3     ...
  X4
  X5
  X6  

谢谢 ：）

您也可以致电is.na在整个数据帧上（隐式强制到逻辑矩阵）并调用colSums关于反向响应：

# make sample data
set.seed(47)
df <- as.data.frame(matrix(sample(c(0:1, NA), 100*5, TRUE), 100))

str(df)
#> 'data.frame':    100 obs. of  5 variables:
#>  $ V1: int  NA 1 NA NA 1 NA 1 1 1 NA ...
#>  $ V2: int  NA NA NA 1 NA 1 0 1 0 NA ...
#>  $ V3: int  1 1 0 1 1 NA NA 1 NA NA ...
#>  $ V4: int  NA 0 NA 0 0 NA 1 1 NA NA ...
#>  $ V5: int  NA NA NA 0 0 0 0 0 NA NA ...

colSums(!is.na(df))
#> V1 V2 V3 V4 V5 
#> 69 55 62 60 70