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Return a vector of the proportion of missing values in each row

Source: R/n-prop-miss-complete-rows.R
prop_complete_row.Rd

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

Usage

prop_complete_row(data)

Arguments

data

a dataframe

Value

numeric vector of the proportion of missing values in each row

See also

pct_miss_case() prop_miss_case() pct_miss_var() prop_miss_var() pct_complete_case() prop_complete_case() pct_complete_var() prop_complete_var() miss_prop_summary() miss_case_summary() miss_case_table() miss_summary() miss_var_prop() miss_var_run() miss_var_span() miss_var_summary() miss_var_table() n_complete() n_complete_row() n_miss() n_miss_row() pct_complete() pct_miss() prop_complete() prop_complete_row() prop_miss()

Examples


prop_complete_row(airquality)
#>   [1] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.6666667 0.8333333 1.0000000
#>   [8] 1.0000000 1.0000000 0.8333333 0.8333333 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#>  [15] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#>  [22] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.8333333 0.8333333 0.6666667 1.0000000
#>  [29] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.8333333 0.8333333 0.8333333 0.8333333
#>  [36] 0.8333333 0.8333333 1.0000000 0.8333333 1.0000000 1.0000000 0.8333333
#>  [43] 0.8333333 1.0000000 0.8333333 0.8333333 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#>  [50] 1.0000000 1.0000000 0.8333333 0.8333333 0.8333333 0.8333333 0.8333333
#>  [57] 0.8333333 0.8333333 0.8333333 0.8333333 0.8333333 1.0000000 1.0000000
#>  [64] 1.0000000 0.8333333 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#>  [71] 1.0000000 0.8333333 1.0000000 1.0000000 0.8333333 1.0000000 1.0000000
#>  [78] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.8333333 0.8333333
#>  [85] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#>  [92] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.8333333 0.8333333 0.8333333
#>  [99] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.8333333 0.8333333 1.0000000 1.0000000
#> [106] 1.0000000 0.8333333 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#> [113] 1.0000000 1.0000000 0.8333333 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.8333333
#> [120] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#> [127] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#> [134] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#> [141] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
#> [148] 1.0000000 1.0000000 0.8333333 1.0000000 1.0000000 1.0000000