R-生成“缺失值变量”

我正在使用R生成如何处理我正在教的统计类缺失数据的示例。一种方法需要生成“缺失值二进制变量”，其中0表示包含缺失值的情况，1表示没有缺失值。例如R-生成“缺失值变量”

对于

n X Y Z 
1 4 300 2 
2 8 400 4 
3 10 500 7 
4 18 NA 10 
5 20 50 NA 
6 NA 1000 5

我想生成一个变量M，这样

看来这应该是简单的，给定的R的处理缺失值的能力。我发现的最接近的是m <-ifelse(is.na(missguns),0,1)，但所有这些都会生成一个新的整数据矩阵，其中0或1表示缺失。但是，我只想要一个变量指示行是否包含缺失值。

来源

2013-05-26 jeramy townsley

complete.cases确实如你所愿。

complete.cases(x) 
## [1] TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE

您可以强制到数字或整数：

as.integer(complete.cases(x)) 
## [1] 1 1 1 0 0 0

来源

2013-05-26 22:51:04

感谢，认为没有的伎俩！就像更新一样，我正在实施Rubin的t检验。这里是我生成的代码。数据集是“missguns”（“枪支”数据集，但我包含缺失值），其中一个变量是“城市”。缺少<-as.integer（complete.cases（missguns）） practice <-cbind（missguns，missing） missing <-practice [practice $ missing == 0，] complete <-practice [practice $ missing == 1 ，] t.test（缺少$ urban，完成$ urban） –

R-生成“缺失值变量”

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