我只需要将包含NA的行数除以总行数：

df <- data.frame(data = c(NA, NA, NA, NA, 2, 4, NA, 7, NA))

percent_NA <- NROW(df[is.na(df$data),])/NROW(df)

其给出：

> percent_NA
[1] 0.6666667

也就是说我的数据框里有66.67%的NA

我不明白你想解决的问题。一切都如预期的那样工作。
首先是一个数据集，因为您还没有提供数据集。

set.seed(6180)  # make it reproducible
dat <- data.frame(x = sample(c(1:4, NA), 100, TRUE),
                  y = sample(c(1:5, NA), 100, TRUE))

现在是求和的代码。

s <- sapply(dat, function(x) sum(is.na(x)))
s
# x  y 
#18 13
sum(s)
#[1] 31
sum(is.na(dat))
#[1] 31

colSums(is.na(dat))
# x  y 
#18 13

这也适用于平均值，无论是mean还是colMeans。

编辑

下面是获取每列/变量NA值的平均值和总计的代码。

sapply(dat, function(x) mean(is.na(x)))
#   x    y 
#0.18 0.13
colMeans(is.na(dat))   # Same result, faster
#   x    y 
#0.18 0.13
mean(is.na(dat))       # overall mean
#[1] 0.155