Чтобы подсчитать количество строк с пропущенными значениями (значения NA) в столбце в R, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько распространенных подходов:

1. Использование функции is.na()и функции sum():

   # Assuming your data frame is called 'df' and the column of interest is 'column_name'
   na_count <- sum(is.na(df$column_name))

2. Использование функции complete.cases()и ее отрицание с помощью !:

   # Assuming your data frame is called 'df' and the column of interest is 'column_name'
   na_count <- sum(!complete.cases(df$column_name))

3. Использование функции summarize()из пакета dplyr:

   library(dplyr)
   # Assuming your data frame is called 'df' and the column of interest is 'column_name'
   na_count <- df %>% summarize(na_count = sum(is.na(column_name))) %>% pull(na_count)

4. Совместное использование функций colSums()и is.na():

   # Assuming your data frame is called 'df' and the column of interest is 'column_name'
   na_count <- colSums(is.na(df$column_name))

Эти методы дадут вам количество значений NA в указанном столбце. Выберите метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям и предпочтениям.