Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/8/design-patterns/2.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
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R 按所选变量的行统计缺少的变量

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R 按所选变量的行统计缺少的变量,r,R,给定一个包含6个变量的数据帧： x1 var1 x2 var2 x3 var3 x1 var1 x2 var2 x3 var3 num.missing 如何按行对变量中缺少的值进行计数：var1、var2、var3，以便数据帧具有以下变量： x1 var1 x2 var2 x3 var3 x1 var1 x2 var2 x3 var3 num.missing 具有预期答案的可复制数据集将非常有用。我会为你创造一个 set.seed(1337) dat <- data.frame(x

给定一个包含6个变量的数据帧：

x1 var1 x2 var2 x3 var3

x1 var1 x2 var2 x3 var3 num.missing
如何按行对变量中缺少的值进行计数：
var1
、
var2
、
var3
，以便数据帧具有以下变量：

x1 var1 x2 var2 x3 var3

x1 var1 x2 var2 x3 var3 num.missing
具有预期答案的可复制数据集将非常有用。我会为你创造一个

set.seed(1337)
dat <- data.frame(x1=1:10, var1=runif(10), 
                  x2=11:20, var2=runif(10), 
                  x3=21:30, var3=runif(10))
dat
   x1       var1 x2       var2 x3       var3
1   1 0.57632155 11 0.97943029 21 0.84916377
2   2 0.56474213 12 0.99371759 22 0.72408821
3   3 0.07399023 13 0.82735873 23 0.04661798
4   4 0.45386562 14 0.19398230 24 0.15367816
5   5 0.37327926 15 0.98132543 25 0.56259417
6   6 0.33131745 16 0.02522857 26 0.98142569
7   7 0.94763002 17 0.97238848 27 0.93177423
8   8 0.28111731 18 0.92379666 28 0.89861494
9   9 0.24540405 19 0.33913968 29 0.46979326
10 10 0.14604362 20 0.24657940 30 0.99500811

rowSums（is.na（df[c（“var1”、“var2”、“var3”））））