按变量分组并查找缺少某些变量的事例

示例数据框:

library(dplyr)

n <- 5 
k <- 10
my_labels <- LETTERS[1:5]

foobar <- data.frame(group = gl(n, k, labels = my_labels), x = runif(n*k), y=rnorm(n*k), z = rpois(n*k, 1), month_name = (rep(month.name[1:k], n)))
index  <- sample(1:50,10)
foobar[index, c("x", "y", "z")] <- NA
foobar[foobar$group %in% c("B","E"), c("x", "y", "z")] <- NA

我只想找到 group ,除 month_name (和 组 当然)完全不见了。在这种情况下,这些将是级别 B 和 E .

解决方案应该使用 dplyr (如有可能)。如果需要选择列,请不要 select 只有列 x ,请 y 和 z ,而是取消选择不想检查的列,例如 组 和 月份名称 .这是因为在实际的用例中,我有几十个变量必须检查是否有遗漏,只有几个变量我不想检查:当然,在这个示例中,为了简单起见,我只使用了三个变量。