列的R中的Zero‘和NA的逐行计数

在R语言中，我们可以使用以下代码来计算DataFrame中每一行中"0"和"NA"的个数：

df <- data.frame(x = c(0, 1, NA, 0), y = c(1, NA, 0, NA), z = c(0, 0, 0, NA))
row_zeros_na_count <- rowSums(df == 0 | is.na(df))

这段代码将创建一个名为df的DataFrame，其中包含三列（x、y、z）的数据。然后，rowSums()函数结合逻辑运算符==和|来计算每一行中"0"和"NA"的数量。最后，将计算结果存储在row_zeros_na_count变量中。

需要注意的是，上述代码只是示例，你可以根据实际情况修改DataFrame的列名和数据内容。

对于"0"和"NA"的逐行计数，你可以使用以下答案：

在R语言中，要逐行计算DataFrame中"0"和"NA"的个数，我们可以使用rowSums()函数结合逻辑运算符来实现。具体步骤如下：

1. 首先，创建一个DataFrame（例如，命名为df），包含需要计算的列数据。
2. 使用rowSums()函数和逻辑运算符==和|，将DataFrame中的每一行与"0"和NA进行比较。如果某个元素等于"0"或为NA，则对应位置返回TRUE，否则返回FALSE。
3. 使用rowSums()函数对每一行进行求和，得到"0"和NA的个数。
4. 最后，将计算结果存储在一个变量中，用于后续分析或展示。

以下是一个代码示例：

df <- data.frame(x = c(0, 1, NA, 0), y = c(1, NA, 0, NA), z = c(0, 0, 0, NA))
row_zeros_na_count <- rowSums(df == 0 | is.na(df))

在上述代码中，我们创建了一个名为df的DataFrame，包含三列（x、y、z）的数据。然后，使用rowSums()函数结合逻辑运算符==和|来计算每一行中"0"和NA的数量。最后，将计算结果存储在row_zeros_na_count变量中。

这样，你就可以使用row_zeros_na_count变量来查看每一行中"0"和NA的个数了。