Dresser un tableau des valeurs manquantes
Les résumés des valeurs manquantes que nous venons de calculer donnent le nombre et le pourcentage d'observations manquantes pour les cas et les variables.
Une autre façon de résumer les valeurs manquantes consiste à comptabiliser le nombre de fois où il y a 0, 1, 2, 3 valeurs manquantes dans une variable ou dans un cas.
Dans cet exercice, nous allons dresser le tableau du nombre de valeurs manquantes dans chaque cas et chaque variable à l'aide de miss_var_table() et miss_case_table(), et nous allons aussi combiner ces résumés avec l'opérateur group_by de dplyr pour explorer les résumés selon une variable de regroupement du jeu de données.
Cette activité fait partie du cours
Gérer les données manquantes avec R
Instructions de l’exercice
Pour le jeu de données airquality :
- Dressez le tableau des valeurs manquantes pour chaque variable avec
miss_var_table(). - Dressez le tableau des valeurs manquantes pour chaque cas avec
miss_case_table(). - Combinez les tableaux précédents avec la fonction
group_by()dedplyrpour créer des tableaux pour chaque variable et chaque cas, parMonth.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Tabulate missingness in each variable and case of the `airquality` dataset
___(airquality)
___(___)
# Tabulate the missingness in each variable, grouped by Month, in the `airquality` dataset
airquality %>% group_by(___) %>% miss_var_table()
# Tabulate of missingness in each case, grouped by Month, in the `airquality` dataset
airquality %>% ___ %>% miss_case_table()