It can be useful when doing data analysis to add the number of missing data
points into your dataframe. add_n_miss adds a column named "n_miss",
which contains the number of missing values in that row.
Arguments
- data
a dataframe
- ...
Variable names to use instead of the whole dataset. By default this looks at the whole dataset. Otherwise, this is one or more unquoted expressions separated by commas. These also respect the dplyr verbs
starts_with,contains,ends_with, etc. By default will add "_all" to the label if left blank, otherwise will add "_vars" to distinguish that it has not been used on all of the variables.- label
character default is "n_miss".
Examples
airquality %>% add_n_miss()
#> Ozone Solar.R Wind Temp Month Day n_miss_all
#> 1 41 190 7.4 67 5 1 0
#> 2 36 118 8.0 72 5 2 0
#> 3 12 149 12.6 74 5 3 0
#> 4 18 313 11.5 62 5 4 0
#> 5 NA NA 14.3 56 5 5 2
#> 6 28 NA 14.9 66 5 6 1
#> 7 23 299 8.6 65 5 7 0
#> 8 19 99 13.8 59 5 8 0
#> 9 8 19 20.1 61 5 9 0
#> 10 NA 194 8.6 69 5 10 1
#> 11 7 NA 6.9 74 5 11 1
#> 12 16 256 9.7 69 5 12 0
#> 13 11 290 9.2 66 5 13 0
#> 14 14 274 10.9 68 5 14 0
#> 15 18 65 13.2 58 5 15 0
#> 16 14 334 11.5 64 5 16 0
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#> 18 6 78 18.4 57 5 18 0
#> 19 30 322 11.5 68 5 19 0
#> 20 11 44 9.7 62 5 20 0
#> 21 1 8 9.7 59 5 21 0
#> 22 11 320 16.6 73 5 22 0
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#> 25 NA 66 16.6 57 5 25 1
#> 26 NA 266 14.9 58 5 26 1
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#> 36 NA 220 8.6 85 6 5 1
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#> 38 29 127 9.7 82 6 7 0
#> 39 NA 273 6.9 87 6 8 1
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#> 42 NA 259 10.9 93 6 11 1
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#> 44 23 148 8.0 82 6 13 0
#> 45 NA 332 13.8 80 6 14 1
#> 46 NA 322 11.5 79 6 15 1
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#> 51 13 137 10.3 76 6 20 0
#> 52 NA 150 6.3 77 6 21 1
#> 53 NA 59 1.7 76 6 22 1
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#> 55 NA 250 6.3 76 6 24 1
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#> 57 NA 127 8.0 78 6 26 1
#> 58 NA 47 10.3 73 6 27 1
#> 59 NA 98 11.5 80 6 28 1
#> 60 NA 31 14.9 77 6 29 1
#> 61 NA 138 8.0 83 6 30 1
#> 62 135 269 4.1 84 7 1 0
#> 63 49 248 9.2 85 7 2 0
#> 64 32 236 9.2 81 7 3 0
#> 65 NA 101 10.9 84 7 4 1
#> 66 64 175 4.6 83 7 5 0
#> 67 40 314 10.9 83 7 6 0
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#> 69 97 267 6.3 92 7 8 0
#> 70 97 272 5.7 92 7 9 0
#> 71 85 175 7.4 89 7 10 0
#> 72 NA 139 8.6 82 7 11 1
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#> 75 NA 291 14.9 91 7 14 1
#> 76 7 48 14.3 80 7 15 0
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#> 78 35 274 10.3 82 7 17 0
#> 79 61 285 6.3 84 7 18 0
#> 80 79 187 5.1 87 7 19 0
#> 81 63 220 11.5 85 7 20 0
#> 82 16 7 6.9 74 7 21 0
#> 83 NA 258 9.7 81 7 22 1
#> 84 NA 295 11.5 82 7 23 1
#> 85 80 294 8.6 86 7 24 0
#> 86 108 223 8.0 85 7 25 0
#> 87 20 81 8.6 82 7 26 0
#> 88 52 82 12.0 86 7 27 0
#> 89 82 213 7.4 88 7 28 0
#> 90 50 275 7.4 86 7 29 0
#> 91 64 253 7.4 83 7 30 0
#> 92 59 254 9.2 81 7 31 0
#> 93 39 83 6.9 81 8 1 0
#> 94 9 24 13.8 81 8 2 0
#> 95 16 77 7.4 82 8 3 0
#> 96 78 NA 6.9 86 8 4 1
#> 97 35 NA 7.4 85 8 5 1
#> 98 66 NA 4.6 87 8 6 1
#> 99 122 255 4.0 89 8 7 0
#> 100 89 229 10.3 90 8 8 0
#> 101 110 207 8.0 90 8 9 0
#> 102 NA 222 8.6 92 8 10 1
#> 103 NA 137 11.5 86 8 11 1
#> 104 44 192 11.5 86 8 12 0
#> 105 28 273 11.5 82 8 13 0
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#> 107 NA 64 11.5 79 8 15 1
#> 108 22 71 10.3 77 8 16 0
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#> 144 13 238 12.6 64 9 21 0
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#> 153 20 223 11.5 68 9 30 0
airquality %>% add_n_miss(Ozone, Solar.R)
#> Ozone Solar.R Wind Temp Month Day n_miss_vars
#> 1 41 190 7.4 67 5 1 0
#> 2 36 118 8.0 72 5 2 0
#> 3 12 149 12.6 74 5 3 0
#> 4 18 313 11.5 62 5 4 0
#> 5 NA NA 14.3 56 5 5 2
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#> 122 84 237 6.3 96 8 30 0
#> 123 85 188 6.3 94 8 31 0
#> 124 96 167 6.9 91 9 1 0
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#> 126 73 183 2.8 93 9 3 0
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#> 128 47 95 7.4 87 9 5 0
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#> 130 20 252 10.9 80 9 7 0
#> 131 23 220 10.3 78 9 8 0
#> 132 21 230 10.9 75 9 9 0
#> 133 24 259 9.7 73 9 10 0
#> 134 44 236 14.9 81 9 11 0
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