Rで解析：複数条件の欠損値の取り扱いに便利！「declared」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("declared")

#パッケージの読み込み
library("declared")
#tidyverseパッケージを読み込み
#tidyverseパッケージがなければインストール
if(!require("tidyverse", quietly = TRUE)){
  install.packages("tidyverse");require("tidyverse")
}
#labelledパッケージを読み込み
#labelledパッケージがなければインストール
if(!require("labelled", quietly = TRUE)){
  install.packages("labelled");require("labelled")
}

#欠損値の詳細設定:declaredコマンド
#欠損値のラベル設定:labelsオプション
#欠損値の指定:na_valueオプション
MissVec <- declared(x = c(1:5, 20:30, 99, 55),
                    labels = c(欠損値 = 99,
                               Missing = 55,
                               Range = c(20, 25)),
                    na_value = c(99, 55), na_range = c(20, 25))
#確認
MissVec
<declared<integer>[18]>
[1]      1      2      3      4      5 NA(20) NA(21) NA(22) NA(23) NA(24)
[11] NA(25)     26     27     28     29     30 NA(99) NA(55)
Missing values: 99, 55
Missing range:  [20, 25]

Labels:
value   label
99  欠損値
55 Missing
20  Range1
25  Range2

###作成したMissVecの操作#####

#平均を算出
mean(MissVec)
[1] 15.5
#mean(c(1:5, 20:30, 99, 55)):[1] 24.66667
#MissVecの内容は以下のベクトルと同じ
#mean(c(1:5, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
#       26:30, NA, NA), na.rm = TRUE):[1] 15.5

#欠損値を確認
is.na(MissVec)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[12] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

#数値の位置を確認
MissVec == 20
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[12] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

#データフレーム化
tibble(Group = paste0("Group", 1:length(MissVec)),
       MissVec)
# A tibble: 18 x 2
  Group             MissVec
  <chr>           <int+lbl>
1 Group1   1               
2 Group2   2               
3 Group3   3               
4 Group4   4               
5 Group5   5               
6 Group6  20 (NA) [Range1] 
7 Group7  21 (NA)          
8 Group8  22 (NA)          
9 Group9  23 (NA)          
10 Group10 24 (NA)          
11 Group11 25 (NA) [Range2] 
12 Group12 26               
13 Group13 27               
14 Group14 28               
15 Group15 29               
16 Group16 30               
17 Group17 99 (NA) [欠損値] 
18 Group18 55 (NA) [Missing]

###labelledパッケージを利用#####
#ラベル内容含めて文字列化
to_character(MissVec)
[1] "1"       "2"       "3"       "4"       "5"       "Range1"  "21"     
[8] "22"      "23"      "24"      "Range2"  "26"      "27"      "28"     
[15] "29"      "30"      "欠損値"  "Missing"

#ラベル内容含めて因子化
to_factor(MissVec)
[1] 1       2       3       4       5       Range1  21      22     
[9] 23      24      Range2  26      27      28      29      30     
[17] 欠損値  Missing
18 Levels: 1 2 3 4 5 Range1 21 22 23 24 Range2 26 27 28 29 30 ... 欠損値