both_missing里面有数据，为什么num_samples_both_missing输出为0

如果`both_missing`向量中有非`NA`（即数值）的元素存在，那么`sum(both_missing)`会返回这些非`NA`元素的数量，而不是计算缺失值的数量。这是因为`sum()`函数默认只计算逻辑值`TRUE`（代表缺失）和`FALSE`（代表非缺失），而`TRUE`对应于1，`FALSE`对应于0。

在这种情况下，可能存在这样的情况：虽然某些记录中`卧室南墙内`和`卫生间北墙内`都未提供信息，但是`both_missing`向量中它们对应的逻辑值可能是`FALSE`（因为它们不是`NA`），所以当把所有`TRUE/FALSE`加起来时，结果自然不会显示为缺失样本数。

要解决这个问题，你需要确认`both_missing`向量确实表示的是两个变量都缺失的信息，通常这应该包括`NA`值。如果是误操作导致`both_missing`非`NA`，可以尝试先清除掉非`NA`值再进行求和：

# 只保留`NA`值，然后再计算
num_samples_both_missing <- sum(is.na(both_missing))

现在`num_samples_both_missing`应该返回实际的缺失样本数了。