如何获得R中data.frame的行数？[关闭]

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读取数据集后：

dataset <- read.csv("forR.csv")

我怎样才能得到R给我它包含的个案数量？
另外，返回的值是否将包括用na.omit(dataset)？省略的排除情况？

— 汤姆·赖特
source

我还建议您看一下str()它，因为它提供了有关对象的其他有用细节。经常可以解释为什么一列表现不佳（因数而不是数值等）。

— 大通

请先阅读Owen的R指南（cran.r-project.org/doc/contrib/Owen-TheRGuide.pdf），如果可能，请阅读R入门（cran.r-project.org/doc/manuals/R- intro.pdf）。两者都在R的官方网站上。您真幸运，您真的得到了答案。在r-help列表上，您会以不太优雅的方式将您重定向到手册。没有冒犯的意思。

— Joris Meys 2010年

@Joris-点（无罪），但我的印象是SE网站旨在通过手册无法提供的方式促进问题/解决方案学习。此外，此问题现在也适用于其他初学者。谢谢你的链接。

— 汤姆·赖特

我不同意您的说法，即这个问题对其他初学者会有所帮助，尤其是如果他们不懂手册的话。他们只会创建一个重复的问题。

— Joshua Ulrich 2010年

而且，四年后，这是我在Google上试图找到该问题答案的第二次点击。无需我创建副本（@JoshuaUlrich）。

— 理查德

Answers:

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dataset将是一个数据帧。由于没有forR.csv，我将组成一个小的数据框用于说明：

set.seed(1)
dataset <- data.frame(A = sample(c(NA, 1:100), 1000, rep = TRUE),
                      B = rnorm(1000))

> head(dataset)
   A           B
1 26  0.07730312
2 37 -0.29686864
3 57 -1.18324224
4 91  0.01129269
5 20  0.99160104
6 90  1.59396745

要获得案例数，请使用nrow()或来计算行数NROW()：

> nrow(dataset)
[1] 1000
> NROW(dataset)
[1] 1000

为了省略后计数数据NA，使用相同的工具，但包裹dataset在na.omit()：

> NROW(na.omit(dataset))
[1] 993

和小写变体（和）之间的区别在于NROW()，小写版本仅适用于具有维度（数组，矩阵，数据框）的对象。大写版本将与向量一起使用，向量将被视为1列矩阵，如果最终对数据进行子集化（例如R删除一个空维度），则该向量将很健壮。NCOL()ncol()nrow()

或者，使用complete.cases()和sum（complete.cases()返回逻辑向量[ TRUE或FALSE]，以指示是否NA对任何行都具有观察值。

> sum(complete.cases(dataset))
[1] 993

— 加文·辛普森
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简要地：

运行dim(dataset)检索既ñ和ķ，你也可以使用nrow(df)和ncol(df)（甚至NROW(df)和NCOL(df)-需要变种对于其他类型的太）。
如果通过进行转换dataset <- na.omit(dataset)，则案例不见了，不算在内。但是，如果你如 summary(dataset)在NA案件占。

— 德克·埃德尔布特
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