This functions checks if variables or observations in a data
frame have NA
, NaN
or Inf
values.
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.
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.
Output (return) format of the results. May be abbreviated.
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.
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.
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
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#> 250 250 TRUE
#> 251 251 TRUE
#> 252 252 FALSE
#> 253 253 TRUE
#> 254 254 TRUE
#> 255 255 FALSE
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#> 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
#> 276 276 TRUE
#> 277 277 TRUE
#> 278 278 TRUE
#> 279 279 TRUE
#> 280 280 TRUE
#> 281 281 TRUE
#> 282 282 TRUE
#> 283 283 TRUE
#> 284 284 TRUE
#> 285 285 TRUE
#> 286 286 TRUE
#> 287 287 TRUE
#> 288 288 FALSE
#> 289 289 TRUE
#> 290 290 TRUE
#> 291 291 FALSE
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#> 293 293 FALSE
#> 294 294 TRUE
#> 295 295 FALSE
#> 296 296 TRUE
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#> 298 298 FALSE
#> 299 299 TRUE
#> 300 300 TRUE
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#> 302 302 FALSE
#> 303 303 TRUE
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#> 305 305 TRUE
#> 306 306 FALSE
#> 307 307 FALSE
#> 308 308 FALSE
#> 309 309 TRUE
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#> 311 311 TRUE
#> 312 312 FALSE
#> 313 313 FALSE
#> 314 314 FALSE
#> 315 315 TRUE
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#> 317 317 FALSE
#> 318 318 FALSE
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#> 320 320 FALSE
#> 321 321 TRUE
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#> 328 328 TRUE
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#> 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
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#> 345 345 TRUE
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#> 354 354 TRUE
#> 355 355 TRUE
#> 356 356 FALSE
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#> 531 531 TRUE
#> 532 532 TRUE
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