filter-na2

2023

eda

string

Published

May 14, 2023

Aufgabe

Filtern Sie alle Zeilen mit fehlende Werte im Datensatz penguins!

Lösung

Setup

library(tidyverse)
d_path <- "https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv"
d <- read_csv(d_path)
nrow(d)

[1] 344

Weg 1

d %>% 
  filter(!complete.cases(.)) %>% 
  nrow()

[1] 11

Weg 2

d %>% 
  filter(if_any(everything(), ~ is.na(.))) %>% 
  nrow()

[1] 11

Categories:

2023
eda
na
string

---
exname: filter-na2
expoints: 1
extype: string
exsolution: NA
categories:
- 2023
- eda
- na
- string
date: '2023-05-14'
slug: filter-na2
title: filter-na2

---








# Aufgabe

Filtern Sie alle Zeilen *mit* fehlende Werte im Datensatz `penguins`!




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# Lösung

## Setup

```{r}
library(tidyverse)
d_path <- "https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv"
d <- read_csv(d_path)
nrow(d)
```


## Weg 1

```{r}
d %>% 
  filter(!complete.cases(.)) %>% 
  nrow()
```

## Weg 2

```{r}
d %>% 
  filter(if_any(everything(), ~ is.na(.))) %>% 
  nrow()
```





---

Categories: 

- 2023
- eda
- na
- string