获取由数据集中另一个变量的缺失值过滤的变量值

Question

我有一个包含年龄和收入变量的数据集。收入列有一些缺失值。我想编写一个代码，在其中我可以获得收入变量的所有缺失值的年龄变量的所有值，即我的代码的结果将显示收入值为 NA 的年龄。我试图使用 dplyr 函数来做到这一点，但我被卡住了。我知道这很简单，但我一直无法做到这一点。任何人都可以为此建议代码。谢谢

Answer 1

部分测试数据：

data<-data.frame(Age   = c(23,28,27,31,42,26,48,23,32,31),
                 income = c(20000, NA, 30000, 25000, NA, NA, 35000, NA, 40000, 250000))
> data
   Age income
1   23  20000
2   28     NA
3   27  30000
4   31  25000
5   42     NA
6   26     NA
7   48  35000
8   23     NA
9   32  40000
10  31 250000

明确使用 dplyr 包：

require(dplyr)
data %>% filter(is.na(income))

  Age income
1  28     NA
2  42     NA
3  26     NA
4  23     NA

获取由数据集中另一个变量的缺失值过滤的变量值

Getting values of a variable filtered by the missing values of another variable in a dataset

r

filter

na

dplyr