計算SPSS文件中缺失值的數量（使用memisc）

Question

我想要計算SPSS文件中所有變量的每個missing.value的缺失值數量。我使用memisc包導入文件。這裏是我的實際代碼：

library(memisc) 
#Takes about 70seconds 
escc <- spss.system.file(file.choose(), to.lower=FALSE) 
system.time({ 
esccMiss <- matrix(,length(escc),9) 
esccMiss[,1] <- names(escc) 
for (i in 1:length(escc)) { 
    x <- escc[i] 
    if(length(miss <- missing.values(x)) > 0) { 
     ifelse(length(miss@range)>0 , vals <- miss@range[1]:(miss@range[1]+3), vals <- miss@filter) 

     for (j in 1:length(vals)) { 
      esccMiss[i, 2*j] <- vals[j] 
      esccMiss[i,2*j+1] <- length(x[x == vals[j]]) 
     } 
    } 
} 
}) 

我是相當新的R（說明我的代碼的C結構），我知道這是很慢，但我有困難就找到了辦法做lapply功能samething在memisc軟件包中。

Answer 1

忘記我的其他答案，這是更快：

escc2 <- as.data.set(escc) 
system.time(lis <- lapply(escc2,function(x) table(x[which(is.missing(x))]))) 

應該只需要幾秒鐘了。

說明：原始數據集（escc）是一類，在*apply系列中不起作用，因爲沒有爲其編寫方法。然而，memisc也包括as.data.set，它在*apply中工作。

is.missing返回所有標記爲缺失值的矢量。

which發現那些錯誤的指數和x[]子集x所以你只有那些錯過。

table將值放入表中。