Kolik chybějících hodnot tam je?
Jednou z prvních věcí, které si u nového datasetu budeš chtít ověřit, je to, zda obsahuje nějaké chybějící hodnoty a kolik jich je.
Dalo by se použít are_na() a chybějící hodnoty ručně sečíst, ale nejefektivnější způsob je funkce n_miss(). Ta ti vrátí celkový počet chybějících hodnot v datech.
Podíl chybějících hodnot pak zjistíš pomocí funkce pct_miss. Ta ti ukáže procentuální zastoupení chybějících hodnot v datech.
Můžeš také zjistit opak – tedy kolik hodnot je úplných – pomocí funkcí n_complete a pct_complete.
Toto cvičení je součástí kurzu
Práce s chybějícími daty v R
Pokyny k cvičení
Pracuj s ukázkovým datovým rámcem výšek a vah dat_hw:
- Pomocí
n_miss()na datovém rámcidat_hwzjisti celkový počet chybějících hodnot v tomto rámci. - Pomocí
n_miss()na proměnnédat_hw$weightzjisti celkový počet chybějících hodnot v ní. - Podobně použij
prop_miss(),n_complete()aprop_complete()k získání podílu chybějících hodnot a počtu i podílu úplných hodnot – pro celý datový rámec i pro jednotlivé proměnné.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Use n_miss() to count the total number of missing values in dat_hw
n_miss(___)
# Use n_miss() on dat_hw$weight to count the total number of missing values
n_miss(___$___)
# Use n_complete() on dat_hw to count the total number of complete values
n_complete(___)
# Use n_complete() on dat_hw$weight to count the total number of complete values
___(___$___)
# Use prop_miss() and prop_complete() on dat_hw to count the total number of missing values in each of the variables
prop_miss(____)
prop_complete(___)