This functions checks if variables or observations in a data frame have NA, NaN or Inf values.

has_na(x, ..., by = c("col", "row"), out = c("table", "df", "index"))

incomplete_cases(x, ...)

complete_cases(x, ...)

complete_vars(x, ...)

incomplete_vars(x, ...)

Arguments

x

A data frame.

...

Optional, unquoted names of variables that should be selected for further processing. Required, if x is a data frame (and no vector) and only selected variables from x should be processed. You may also use functions like : or tidyselect's select-helpers. See 'Examples' or package-vignette.

by

Whether to check column- or row-wise for missing and infinite values. If by = "col", has_na() checks for NA/NaN/Inf in columns; If by = "row", has_na() checks each row for these values.

out

Output (return) format of the results. May be abbreviated.

Value

If x is a vector, returns TRUE if x has any missing or infinite values. If x is a data frame, returns TRUE for each variable (if by = "col") or observation (if by = "row") that has any missing or infinite values. If out = "table", results are returned as data frame, with column number, variable name and label, and a logical vector indicating if a variable has missing values or not. However, it's printed in colors, with green rows indicating that a variable has no missings, while red rows indicate the presence of missings or infinite values. If out = "index", a named vector is returned.

Note

complete_cases() and incomplete_cases() are convenient shortcuts for has_na(by = "row", out = "index"), where the first only returns case-id's for all complete cases, and the latter only for non-complete cases.

complete_vars() and incomplete_vars() are convenient shortcuts for has_na(by = "col", out = "index"), and again only return those column-id's for variables which are (in-)complete.

Examples

data(efc)
has_na(efc$e42dep)
#> [1] TRUE
has_na(efc, e42dep, tot_sc_e, c161sex)
#> ## Variables with missing or infinite values (in red)
#> 
#>    Column       Name         Variable Label
#> 
#>         5     e42dep     elder's dependency
#>        24   tot_sc_e   Services for elderly
#>        16    c161sex         carer's gender
#> 
has_na(efc)
#> ## Variables with missing or infinite values (in red)
#> 
#>    Column       Name                           Variable Label
#> 
#>         1    c12hour   average number of hours of care per...
#>         2   e15relat                    relationship to elder
#>         3     e16sex                           elder's gender
#>         4     e17age                               elder' age
#>         5     e42dep                       elder's dependency
#>         6    c82cop1          do you feel you cope well as...
#>         7    c83cop2            do you find caregiving too...
#>         8    c84cop3    does caregiving cause difficulties...
#>         9    c85cop4         does caregiving have negative...
#>        10    c86cop5    does caregiving cause difficulties...
#>        11    c87cop6       does caregiving cause financial...
#>        12    c88cop7   do you feel trapped in your role as...
#>        13    c89cop8              do you feel supported by...
#>        14    c90cop9       do you feel caregiving worthwhile?
#>        15    c160age                               carer' age
#>        16    c161sex                           carer's gender
#>        17   c172code               carer's level of education
#>        18   c175empl              are you currently employed?
#>        19   barthtot                Total score BARTHEL INDEX
#>        20    neg_c_7             Negative impact with 7 items
#>        21    pos_v_4              Positive value with 4 items
#>        22     quol_5                  Quality of life 5 items
#>        23   resttotn                         Job restrictions
#>        24   tot_sc_e                     Services for elderly
#>        25     n4pstu                               Care level
#>        26    nur_pst                               Care level
#> 

has_na(efc, e42dep, tot_sc_e, c161sex, out = "index")
#>   e42dep tot_sc_e  c161sex 
#>     TRUE    FALSE     TRUE 
has_na(efc, out = "df")
#>            tmp
#> c12hour   TRUE
#> e15relat  TRUE
#> e16sex    TRUE
#> e17age    TRUE
#> e42dep    TRUE
#> c82cop1   TRUE
#> c83cop2   TRUE
#> c84cop3   TRUE
#> c85cop4   TRUE
#> c86cop5   TRUE
#> c87cop6   TRUE
#> c88cop7   TRUE
#> c89cop8   TRUE
#> c90cop9   TRUE
#> c160age   TRUE
#> c161sex   TRUE
#> c172code  TRUE
#> c175empl  TRUE
#> barthtot  TRUE
#> neg_c_7   TRUE
#> pos_v_4   TRUE
#> quol_5    TRUE
#> resttotn FALSE
#> tot_sc_e FALSE
#> n4pstu    TRUE
#> nur_pst   TRUE

has_na(efc, by = "row")
#>     case has.na
#> 1      1   TRUE
#> 2      2   TRUE
#> 3      3  FALSE
#> 4      4  FALSE
#> 5      5  FALSE
#> 6      6  FALSE
#> 7      7  FALSE
#> 8      8  FALSE
#> 9      9   TRUE
#> 10    10  FALSE
#> 11    11  FALSE
#> 12    12  FALSE
#> 13    13  FALSE
#> 14    14  FALSE
#> 15    15   TRUE
#> 16    16   TRUE
#> 17    17   TRUE
#> 18    18  FALSE
#> 19    19  FALSE
#> 20    20  FALSE
#> 21    21  FALSE
#> 22    22  FALSE
#> 23    23  FALSE
#> 24    24  FALSE
#> 25    25  FALSE
#> 26    26  FALSE
#> 27    27   TRUE
#> 28    28   TRUE
#> 29    29  FALSE
#> 30    30   TRUE
#> 31    31   TRUE
#> 32    32  FALSE
#> 33    33  FALSE
#> 34    34  FALSE
#> 35    35  FALSE
#> 36    36  FALSE
#> 37    37  FALSE
#> 38    38   TRUE
#> 39    39  FALSE
#> 40    40  FALSE
#> 41    41  FALSE
#> 42    42   TRUE
#> 43    43  FALSE
#> 44    44  FALSE
#> 45    45  FALSE
#> 46    46   TRUE
#> 47    47   TRUE
#> 48    48   TRUE
#> 49    49   TRUE
#> 50    50  FALSE
#> 51    51  FALSE
#> 52    52   TRUE
#> 53    53  FALSE
#> 54    54  FALSE
#> 55    55  FALSE
#> 56    56  FALSE
#> 57    57   TRUE
#> 58    58   TRUE
#> 59    59  FALSE
#> 60    60  FALSE
#> 61    61   TRUE
#> 62    62  FALSE
#> 63    63   TRUE
#> 64    64  FALSE
#> 65    65   TRUE
#> 66    66  FALSE
#> 67    67  FALSE
#> 68    68  FALSE
#> 69    69   TRUE
#> 70    70   TRUE
#> 71    71  FALSE
#> 72    72   TRUE
#> 73    73  FALSE
#> 74    74   TRUE
#> 75    75  FALSE
#> 76    76  FALSE
#> 77    77  FALSE
#> 78    78  FALSE
#> 79    79  FALSE
#> 80    80  FALSE
#> 81    81   TRUE
#> 82    82   TRUE
#> 83    83  FALSE
#> 84    84   TRUE
#> 85    85  FALSE
#> 86    86  FALSE
#> 87    87  FALSE
#> 88    88  FALSE
#> 89    89  FALSE
#> 90    90   TRUE
#> 91    91  FALSE
#> 92    92   TRUE
#> 93    93   TRUE
#> 94    94   TRUE
#> 95    95   TRUE
#> 96    96   TRUE
#> 97    97   TRUE
#> 98    98   TRUE
#> 99    99   TRUE
#> 100  100  FALSE
#> 101  101   TRUE
#> 102  102  FALSE
#> 103  103   TRUE
#> 104  104   TRUE
#> 105  105  FALSE
#> 106  106   TRUE
#> 107  107  FALSE
#> 108  108   TRUE
#> 109  109  FALSE
#> 110  110  FALSE
#> 111  111  FALSE
#> 112  112  FALSE
#> 113  113  FALSE
#> 114  114  FALSE
#> 115  115  FALSE
#> 116  116  FALSE
#> 117  117  FALSE
#> 118  118  FALSE
#> 119  119  FALSE
#> 120  120  FALSE
#> 121  121  FALSE
#> 122  122   TRUE
#> 123  123   TRUE
#> 124  124  FALSE
#> 125  125   TRUE
#> 126  126  FALSE
#> 127  127   TRUE
#> 128  128   TRUE
#> 129  129   TRUE
#> 130  130  FALSE
#> 131  131  FALSE
#> 132  132  FALSE
#> 133  133  FALSE
#> 134  134   TRUE
#> 135  135  FALSE
#> 136  136  FALSE
#> 137  137  FALSE
#> 138  138   TRUE
#> 139  139  FALSE
#> 140  140  FALSE
#> 141  141   TRUE
#> 142  142   TRUE
#> 143  143   TRUE
#> 144  144   TRUE
#> 145  145  FALSE
#> 146  146  FALSE
#> 147  147   TRUE
#> 148  148   TRUE
#> 149  149  FALSE
#> 150  150  FALSE
#> 151  151  FALSE
#> 152  152  FALSE
#> 153  153  FALSE
#> 154  154  FALSE
#> 155  155  FALSE
#> 156  156  FALSE
#> 157  157  FALSE
#> 158  158  FALSE
#> 159  159  FALSE
#> 160  160  FALSE
#> 161  161  FALSE
#> 162  162  FALSE
#> 163  163   TRUE
#> 164  164   TRUE
#> 165  165   TRUE
#> 166  166  FALSE
#> 167  167   TRUE
#> 168  168   TRUE
#> 169  169  FALSE
#> 170  170   TRUE
#> 171  171   TRUE
#> 172  172  FALSE
#> 173  173   TRUE
#> 174  174  FALSE
#> 175  175  FALSE
#> 176  176  FALSE
#> 177  177  FALSE
#> 178  178   TRUE
#> 179  179  FALSE
#> 180  180  FALSE
#> 181  181  FALSE
#> 182  182  FALSE
#> 183  183   TRUE
#> 184  184   TRUE
#> 185  185   TRUE
#> 186  186  FALSE
#> 187  187   TRUE
#> 188  188  FALSE
#> 189  189   TRUE
#> 190  190  FALSE
#> 191  191  FALSE
#> 192  192   TRUE
#> 193  193   TRUE
#> 194  194  FALSE
#> 195  195  FALSE
#> 196  196   TRUE
#> 197  197   TRUE
#> 198  198   TRUE
#> 199  199   TRUE
#> 200  200   TRUE
#> 201  201   TRUE
#> 202  202  FALSE
#> 203  203   TRUE
#> 204  204   TRUE
#> 205  205  FALSE
#> 206  206  FALSE
#> 207  207  FALSE
#> 208  208  FALSE
#> 209  209  FALSE
#> 210  210   TRUE
#> 211  211  FALSE
#> 212  212  FALSE
#> 213  213  FALSE
#> 214  214  FALSE
#> 215  215   TRUE
#> 216  216  FALSE
#> 217  217  FALSE
#> 218  218  FALSE
#> 219  219  FALSE
#> 220  220   TRUE
#> 221  221  FALSE
#> 222  222  FALSE
#> 223  223   TRUE
#> 224  224  FALSE
#> 225  225  FALSE
#> 226  226  FALSE
#> 227  227  FALSE
#> 228  228   TRUE
#> 229  229  FALSE
#> 230  230  FALSE
#> 231  231   TRUE
#> 232  232   TRUE
#> 233  233   TRUE
#> 234  234   TRUE
#> 235  235   TRUE
#> 236  236   TRUE
#> 237  237  FALSE
#> 238  238   TRUE
#> 239  239  FALSE
#> 240  240  FALSE
#> 241  241   TRUE
#> 242  242   TRUE
#> 243  243   TRUE
#> 244  244   TRUE
#> 245  245  FALSE
#> 246  246  FALSE
#> 247  247  FALSE
#> 248  248   TRUE
#> 249  249   TRUE
#> 250  250   TRUE
#> 251  251   TRUE
#> 252  252  FALSE
#> 253  253   TRUE
#> 254  254   TRUE
#> 255  255  FALSE
#> 256  256   TRUE
#> 257  257  FALSE
#> 258  258   TRUE
#> 259  259  FALSE
#> 260  260   TRUE
#> 261  261   TRUE
#> 262  262   TRUE
#> 263  263  FALSE
#> 264  264  FALSE
#> 265  265  FALSE
#> 266  266   TRUE
#> 267  267  FALSE
#> 268  268   TRUE
#> 269  269   TRUE
#> 270  270  FALSE
#> 271  271  FALSE
#> 272  272   TRUE
#> 273  273  FALSE
#> 274  274   TRUE
#> 275  275   TRUE
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#> 282  282   TRUE
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#> 289  289   TRUE
#> 290  290   TRUE
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#> 292  292   TRUE
#> 293  293  FALSE
#> 294  294   TRUE
#> 295  295  FALSE
#> 296  296   TRUE
#> 297  297   TRUE
#> 298  298  FALSE
#> 299  299   TRUE
#> 300  300   TRUE
#> 301  301   TRUE
#> 302  302  FALSE
#> 303  303   TRUE
#> 304  304   TRUE
#> 305  305   TRUE
#> 306  306  FALSE
#> 307  307  FALSE
#> 308  308  FALSE
#> 309  309   TRUE
#> 310  310   TRUE
#> 311  311   TRUE
#> 312  312  FALSE
#> 313  313  FALSE
#> 314  314  FALSE
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#> 316  316  FALSE
#> 317  317  FALSE
#> 318  318  FALSE
#> 319  319  FALSE
#> 320  320  FALSE
#> 321  321   TRUE
#> 322  322  FALSE
#> 323  323   TRUE
#> 324  324   TRUE
#> 325  325  FALSE
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#> 327  327  FALSE
#> 328  328   TRUE
#> 329  329  FALSE
#> 330  330   TRUE
#> 331  331   TRUE
#> 332  332   TRUE
#> 333  333  FALSE
#> 334  334  FALSE
#> 335  335  FALSE
#> 336  336   TRUE
#> 337  337   TRUE
#> 338  338  FALSE
#> 339  339  FALSE
#> 340  340  FALSE
#> 341  341   TRUE
#> 342  342   TRUE
#> 343  343   TRUE
#> 344  344   TRUE
#> 345  345   TRUE
#> 346  346   TRUE
#> 347  347  FALSE
#> 348  348   TRUE
#> 349  349  FALSE
#> 350  350   TRUE
#> 351  351   TRUE
#> 352  352  FALSE
#> 353  353   TRUE
#> 354  354   TRUE
#> 355  355   TRUE
#> 356  356  FALSE
#> 357  357  FALSE
#> 358  358   TRUE
#> 359  359   TRUE
#> 360  360   TRUE
#> 361  361   TRUE
#> 362  362  FALSE
#> 363  363   TRUE
#> 364  364   TRUE
#> 365  365  FALSE
#> 366  366   TRUE
#> 367  367   TRUE
#> 368  368   TRUE
#> 369  369   TRUE
#> 370  370   TRUE
#> 371  371   TRUE
#> 372  372   TRUE
#> 373  373   TRUE
#> 374  374  FALSE
#> 375  375   TRUE
#> 376  376   TRUE
#> 377  377  FALSE
#> 378  378  FALSE
#> 379  379   TRUE
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