Crea un filtro de valores ausentes
El filtro de varianza cero solo elimina algunas de las variables con poca información. Una variable también puede aportar poca o ninguna información si tiene muchos valores ausentes. En este ejercicio, vas a crear un filtro de valores ausentes. Adoptarás un enfoque extremo y eliminarás cualquier variable con al menos un valor ausente, lo que significa que podrías eliminar variables con información relevante.
house_sales_df está disponible en la consola y el paquete tidyverse ya se ha cargado por ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Reducción de la dimensionalidad en R
Instrucciones del ejercicio
- Crea un filtro de valores ausentes usando
summarize(),across(),sum()eis.na()para eliminar variables con cero o más valores ausentes y guárdalo enna_filter.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a missing values filter
___ <- ___ %>%
___(across(everything(), ~ ___)) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "NA_count") %>%
___(___ > ___) %>%
pull(feature)
na_filter