我在做complex survey analysis,不满足筛选条件的观察例数只能加label分出去,不能删除。
我现在要先的subdata是必须满足三个变量都无缺失的。在SAS中可以写成如下:
data abc;
set abc;
if n(of v1 v2 v3)=3 then miss=0;
else miss=1;
run;
可是在R中如何区分呢?
非常感谢
我在做complex survey analysis,不满足筛选条件的观察例数只能加label分出去,不能删除。
我现在要先的subdata是必须满足三个变量都无缺失的。在SAS中可以写成如下:
data abc;
set abc;
if n(of v1 v2 v3)=3 then miss=0;
else miss=1;
run;
可是在R中如何区分呢?
非常感谢
?is.na
?all
NMIS<-c('BMXBMI','PSLP','CRP')
SLCRP$NMS<-apply((SLCRP[NMIS]==NA),1,max)
好象不对啊
[s:15]回复 第2楼 的 ypchen:
NMIS<-c('BMXBMI','PSLP','CRP')
SLCRP$NMS <- apply(is.na(SLCRP[NMIS]), 1, max)
还是不对!
回复 第4楼 的 roena
SLCRP$NMIS<-0+is.na(BMXBMI)+is.na(PSLP)+is.na(CRP)
解决了!