1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Interaktivní mapy s leaflet v R
Connected

cvičení

Prozkoumání dat IPEDS II

Většina analýz vyžaduje úpravu dat. Naštěstí tidyverse nabízí celou řadu funkcí pro čištění datových rámců. Například funkce drop_na() odstraní záznamy s chybějícími hodnotami. Ve výchozím nastavení drop_na() zkontroluje všechny sloupce a odstraní každý záznam, který má alespoň jednu chybějící hodnotu.

miss_ex <- tibble(
             animal = c("dog", "cat", "rat", NA),
             name   = c("Woodruf", "Stryker", NA, "Morris"),
             age    = c(1:4))
miss_ex

miss_ex %>% 
     drop_na() %>% 
     arrange(desc(age))

# A tibble: 2 x 3
  animal    name   age
   <chr>   <chr> <dbl>
1    cat Stryker     2
2    dog Woodruf     1

Pokyny 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Pomocí drop_na() odstraň vysoké školy, u kterých chybí informace o sektoru.