rowwise() での集計
rowwise() は c_across() と組み合わせると、dplyr でとても便利な道具になります。両者を使うと、各行について複数の変数にまたがる計算ができます。たとえば、選んだ変数に対して各行での欠損値の個数を数えるといった用途に役立ちます。
この演習はコースの一部です
dplyr でプログラミング
演習の手順
- 各行に対して横断的な計算ができるようにパイプラインを設定します。
- 列
gdp_in_billions_of_usdからimf_dataの最後の列までを対象に、各行の欠損値の数を含む列num_missingを作成します。 - 欠損値の数が多い順（降順）に並べ替えます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
imf_data %>%
# Specify that calculations are done across the row
___() %>%
# Count missings in gdp_in_billions_of_usd to last column
mutate(num_missing = sum(is.na(
___(___:___))
)) %>%
select(country:year, num_missing) %>%
# Arrange by descending number of missing entries
___