Fehlende Werte ersetzen

In der letzten Übung ist dir aufgefallen, dass bei sechs Beobachtungen der Wert von RelationalNeighborSecond fehlte. In dieser Übung ersetzt du diese fehlenden Werte durch 0.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R

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Anleitung zur Übung

Verwende summary(), um das Feature RelationalNeighborSecond zu untersuchen.
Finde die Indizes der fehlenden Beobachtungen mit which() und weise sie der Variablen toReplace zu.
Nutze den Vektor toReplace, um die fehlenden Werte in studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond durch eine Null zu ersetzen.
Untersuche RelationalNeighborSecond erneut, um sicherzustellen, dass es keine fehlenden Werte mehr gibt.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Inspect the feature
___(studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond)

# Find the indices of the missing values
toReplace <- ___(is.na(studentnetworkdata$___))

# Replace the missing values with 0
studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond[___] <- ___

# Inspect the feature again
___(___$___)

Code bearbeiten und ausführen