Začněte nyníZačněte zdarma

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

Toto cvičení je součástí kurzu

Interaktivní mapy s leaflet v R

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Remove colleges with missing sector information
ipeds <- 
    ipeds_missing %>% 
    ___()
Upravit a spustit kód