Appliquer un filtre basé sur le taux de valeurs manquantes

Maintenant que vous avez calculé les taux de valeurs manquantes, vous pouvez créer un filtre en utilisant un seuil de valeurs manquantes. Dans cet exercice, nous allons choisir un seuil arbitraire, mais raisonnable, pour le taux de valeurs manquantes et l'appliquer à toutes les colonnes. Dans un contexte réel, vous prendrez du recul et personnaliserez le seuil pour chaque caractéristique.

Le missing_vals_df, qui contient les taux que vous avez calculés dans l'exercice précédent, et le tableau de données house_sales_df sont tous deux disponibles. Le paquet tidyverse a aussi été chargé pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Réduction de dimension en R

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Instructions de l’exercice

Utiliser missing_vals_df et un seuil de 0.5 pour créer un filtre de taux de valeurs manquantes et l'enregistrer dans missing_vals_filter.
Appliquer missing_vals_df à house_sales_df pour réduire sa dimensionnalité et enregistrer le nouveau tableau de données dans filtered_house_sales_df.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create the missing values filter
___ <- ___ %>% 
  ___(___ <= ___) %>% 
  ___(___)

# Apply the missing values filter
filtered_house_sales_df <- ___ %>% 
  ___(___)

# Display the first five rows of data
___ %>% ___(___)

Modifier et exécuter le code