Validación de totales

En esta lección seguirás trabajando con el data frame accounts, pero esta vez tienes un poco más de información sobre cada cuenta. Hay tres fondos distintos en los que los titulares pueden guardar su dinero. En este ejercicio, validarás si el total de cada cuenta es igual a la suma de los importes en fund_A, fund_B y fund_C. Si hay cuentas que no cuadran, podrás investigarlas para ver qué falló en la contabilidad y provocó inconsistencias.

dplyr está cargado y accounts está disponible.

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Limpieza de datos en R

Instrucciones del ejercicio

Crea una nueva columna llamada theoretical_total que contenga la suma de los importes en cada fondo.
Encuentra las cuentas donde el total no coincide con el theoretical_total.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Find invalid totals
accounts %>%
  # theoretical_total: sum of the three funds
  ___ %>%
  # Find accounts where total doesn't match theoretical_total
  ___

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IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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En este capítulo, aprenderás a resolver algunos de los problemas más comunes de datos sucios. Convertirás tipos de datos, aplicarás restricciones de rango para eliminar puntos de datos futuros y quitarás datos duplicados para evitar dobles conteos.

Exercise 1: Restricciones de tipo de datos Exercise 2: Tipos de datos comunes Exercise 3: Convertir tipos de datos Exercise 4: Recortar cadenas Exercise 5: Restricciones de rango Exercise 6: Restricciones de duración del viaje Exercise 7: Regreso al futuro Exercise 8: Restricciones de unicidad Exercise 9: Duplicados completos Exercise 10: Eliminar duplicados parciales Exercise 11: Agregar duplicados parciales

Los datos categóricos y de texto suelen ser de las partes más desordenadas de un conjunto de datos por su naturaleza no estructurada. En este capítulo, aprenderás a corregir inconsistencias de espacios en blanco y mayúsculas en las etiquetas de categorías, a combinar varias categorías en una y a reformatear cadenas para mantener la coherencia.

Exercise 1: Comprobar pertenencia Exercise 2: Solo para miembros Exercise 3: No es miembro Exercise 4: Problemas con los datos categóricos Exercise 5: Identificar incoherencias Exercise 6: Corregir incoherencias Exercise 7: Agrupar categorías Exercise 8: Limpieza de datos de texto Exercise 9: Detección de datos de texto inconsistentes Exercise 10: Sustituir y eliminar Exercise 11: Números de teléfono no válidos

En este capítulo, profundizarás en problemas de limpieza de datos más avanzados, como asegurarte de que todos los pesos estén en kilogramos en lugar de libras. Además, adquirirás habilidades clave para verificar que los valores se han añadido correctamente y que los valores ausentes no afecten negativamente a tus análisis.

Exercise 1: Uniformidad Exercise 2: Uniformidad de fechas Exercise 3: Uniformidad de moneda Exercise 4: Validación entre campos Exercise 5: Validación de totales

Ejercicio actual

Exercise 6: Validación de la edad Exercise 7: Completitud Exercise 8: Tipos de ausencia de datos Exercise 9: Visualización de datos faltantes Exercise 10: Tratamiento de datos faltantes

El record linkage es una técnica potente para fusionar varios conjuntos de datos cuando los valores tienen erratas u ortografías distintas. En este capítulo, aprenderás a vincular registros calculando la similitud entre cadenas; después usarás estas nuevas habilidades para unir dos conjuntos de datos de reseñas de restaurantes en un único conjunto maestro limpio.

Exercise 1: Comparar cadenas Exercise 2: Calcular la distancia Exercise 3: Distancia pequeña, diferencia pequeña Exercise 4: Corregir errores tipográficos con distancia de cadenas Exercise 5: Generar y comparar pares Exercise 6: ¿Record linkage o join?Exercise 7: Bloqueo por pares Exercise 8: Comparar pares Exercise 9: Puntuación y enlace Exercise 10: ¿Primero puntuar y luego seleccionar, o primero seleccionar y luego puntuar?Exercise 11: Uniéndolo todo Exercise 12: ¡Enhorabuena!