此代码在每列中返回许多非NA的响应。

apply(df, 2, function(x) sum(!is.na(x)))

我还制作了一个应用程序，它使用IRIS数据集的‘种’列将其分成3个部分。然后显示这3个部分。我们可以真正使用任何数据，并根据某个列将其分成几个部分。 但是，我还想计算3个数据集的每一列中的回复数量，我不确定该如何计算。我尝试了以下方法及其变种，但失败了。我认为我还需要使用子集(x，SELECT=-c(物种))从数据集中设置物种列的子集，但我现在真的很困惑，不知道如何实现所有这些。这是我正在做的项目的最后一个方面，我真的需要一些帮助：-

以下是将数据分成3部分并显示它的代码：-

library(shiny) data(iris)
server<- shinyServer(
function(input, output) {
output$data <- renderUI({
  splitDFs<- split(iris, iris$Species)
  lapply(splitDFs, function(x) renderTable(x))
})
} )
ui<- shinyUI(fluidPage( titlePanel(title = h4("Iris Dataset", align="center")), sidebarLayout( sidebarPanel( ),
mainPanel(
  uiOutput("data"),
  
)
)
))
shinyApp(ui = ui, server = server)

以下是我到目前为止尝试过的内容。我尝试了以下代码的各种变体，但都失败了：-

output$data <- renderUI({
            splitDFs<- split(iris, iris$Species)
            lapply(splitDFs, function(x) apply(splitDFs, 2, function(x) sum(!is.na(x)))(x) )

        })

推荐答案

Vitamin B16的答案可满足您的需求，因此您需要弄清楚如何表示它。

例如，如果您在服务器中使用以下代码(稍微修改一下Vitamin B16的答案)：

output$data <- renderUI({
    splitDFs<- split(iris, iris$Species)
    
    sP <- data.frame(t(sapply(splitDFs, function(x) sapply(x, function(y) sum(!is.na(y))))))
    sP <- cbind(data.frame(Metric = rownames(sP)), sP)
    sP2 <- renderTable(sP)
    
    return(list(sP2))
    
  })

您会看到这个：

拆分工作正常。

然后，我们首先像Vitamin一样使用嵌套应用来计算 横截面非NA计数。

在强制之前，我们会转置，因此列保持为列(您可以 如果你喜欢，可以玩这个)。

然后，我们添加行名作为显式列。我们会这么做的 通过cind，否则公制列将位于末尾。

然后，我们将其放入renderTable中并将其传回。