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Tableau de la donnée manquante

Les synthèses de données manquantes que nous venons de calculer indiquent le nombre et le pourcentage d'observations manquantes pour les cas et les variables.

Une autre manière de résumer la présence de 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 établir 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 également combiner ces résumés avec l'opérateur group_by de dplyr pour explorer ces synthèses selon une variable de regroupement du jeu de données.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Gérer les données manquantes en R</cours>
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Instructions de l’exercice

Pour le jeu de données airquality :

  • Établissez le tableau des valeurs manquantes pour chaque variable avec miss_var_table().
  • Établissez le tableau des valeurs manquantes pour chaque cas avec miss_case_table().
  • Combinez ces tableaux avec la fonction group_by() de dplyr afin d'obtenir des tableaux par variable et par cas, pour chaque Month.

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()
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