Skip to contents

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

Usage

prop_miss_row(data)

Arguments

data

a dataframe

Value

numeric vector of the proportion of missing values in each row

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