Reemplazar valores perdidos

En el último ejercicio, viste que en seis observaciones faltaba el valor de RelationalNeighborSecond. En este ejercicio, vas a reemplazar esos valores perdidos por 0.

Este ejercicio forma parte del curso

Analítica predictiva con datos conectados en R

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Instrucciones del ejercicio

Usa summary() para inspeccionar la característica RelationalNeighborSecond.
Encuentra los índices de las observaciones que faltan usando which() y asígnalos a la variable toReplace.
Usa el vector toReplace para reemplazar los valores perdidos en studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond por cero.
Vuelve a inspeccionar RelationalNeighborSecond para asegurarte de que ya no quedan valores perdidos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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
___(___$___)

Editar y ejecutar código