dataset将是一个数据框。由于我没有forR.csv，我将组成一个小数据框进行说明：

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

要获取案例数，请使用nrow()or计算行数NROW()：

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

要在省略 后计算数据，请使用相同的NA工具，但包含：datasetna.omit()

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

NROW()和NCOL()和它们的小写变体（ncol()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，它们被视为 1 列矩阵，并且如果您最终对数据进行子集化以使 R 删除一个空维度，则它们是稳健的。

或者，使用complete.cases()and sumit (complete.cases()返回一个逻辑向量 [TRUE或FALSE] 指示是否有任何观察是NA针对任何行的。

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

简要地：

1. 运行dim(dataset)以检索n和k，您还可以使用nrow(df)and ncol(df)（甚至NROW(df)和NCOL(df)- 其他类型也需要变体）。

2. 如果您转换例如 via dataset <- na.omit(dataset)，则案例消失且不计算在内。但是，如果您这样做，例如 summary(dataset)NA 案例将被计算在内。