r - 如何找到 R 中预测变量值缺失对应的类

Question

假设我有数据框:

> df
         a    b  c    d  e
1  class 1   NA NA    M NA
2  class 2 0.60  3    F 12
3  class 3 0.40  4 <NA> 14
4  class 1   NA  5    F 67
5  class 1   NA NA <NA> 12
6  class 2 1.00 NA    F 22
7  class 1 0.45  6    M NA
8  class 1 1.20  7 <NA> NA
9  class 2   NA NA    M 34
10 class 2 1.30  1 <NA> 23
11 class 3 1.20  1    M 35
12 class 3 0.22 NA    F NA

我想找到对应于缺少值的类:例如

对应类别 1:缺少 10 个值

对应类别 2:缺少 4 个值

等等。在实际数据中，我有一个类变量和 35 个预测变量

我用过:

>complete.cases(df)

这可行，但我想要更详细的数字输出。因为我处理的实际数据非常大。

请帮助我。

谢谢

Answer 1

第一部分，您的原始数据，原始帖子:

如何否定完整的案例，然后根据输出构建一个表。

> (x <- df[!complete.cases(df),])
#         a  b
# 1 class 1 NA
# 4 class 1 NA
# 5 class 1 NA
# 9 class 2 NA
> table(x, useNA = "ifany")
#          b
# a         <NA>
#   class 1    3
#   class 2    1
#   class 3    0

第二部分，您的更新数据，已编辑的帖子:

> cb <- cbind(df[1], isNA = rowSums(is.na(df[-1])))
> aggregate(isNA ~ a, cb, sum)
#         a isNA
# 1 class 1   10
# 2 class 2    4
# 3 class 3    3