Substitute for rowMeans(is.na(data)), but it also checks if input is NULL or is a dataframe

prop_miss_row(data)

Arguments

data

a dataframe

Value

numeric vector of the proportion of missing values in each row

See also

Examples

prop_miss_row(airquality)
#> [1] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.1666667 0.0000000 #> [8] 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [15] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [22] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.3333333 0.0000000 #> [29] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.1666667 #> [36] 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.1666667 #> [43] 0.1666667 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [50] 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.1666667 #> [57] 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.0000000 #> [64] 0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [71] 0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.0000000 #> [78] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 #> [85] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [92] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.1666667 #> [99] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 0.0000000 0.0000000 #> [106] 0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [113] 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 #> [120] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [127] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [134] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [141] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 #> [148] 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000