Fehlende Daten löschen

Du hast zuvor gesehen, dass der Zinssatz (int_rate) im Datensatz loan_data vom Kunden abhängt. Leider fehlen bei einigen Beobachtungen die Zinssätze. Du sollst nun feststellen, wie viele Zinssätze fehlen, und sie anschließend löschen.

In dieser Übung verwendest du die Funktion which(), um einen Index der Zeilen zu erstellen, die ein NA enthalten. Diesen Index nutzt du dann, um Zeilen mit NAs zu löschen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Kreditrisikomodellierung in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Schau dir mit summary() die Anzahl der fehlenden Eingaben für die Variable int_rate an.
Verwende which() und is.na(), um einen Index der Beobachtungen ohne erfassten Zinssatz zu erstellen. Speichere das Ergebnis im Objekt na_index.
Erstelle einen neuen Datensatz namens loan_data_delrow_na, der die Beobachtungen mit fehlenden Zinssätzen nicht enthält.
Erinner dich daran, dass wir eine Kopie von loan_data namens loan_data_delcol_na erstellt haben. Anstatt die Beobachtungen mit fehlenden Zinssätzen zu löschen, entferne hier die gesamte Spalte int_rate, indem du sie auf NULL setzt.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Look at summary of loan_data


# Get indices of missing interest rates: na_index
na_index <- 

# Remove observations with missing interest rates: loan_data_delrow_na
___ <- loan_data[-___, ]

# Make copy of loan_data
loan_data_delcol_na <- loan_data

# Delete interest rate column from loan_data_delcol_na

Code bearbeiten und ausführen