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Utiliser miss_scan_count

Vous disposez d’un jeu de données avec des valeurs manquantes codées comme "N/A", "missing" et "na". Mais avant de les remplacer par NA, il est préférable d’évaluer l’ampleur du problème.

Utilisez miss_scan_count pour compter les valeurs potentiellement manquantes dans le jeu de données pacman, un ensemble de scores de Pacman contenant trois colonnes :

  • year : l’année à laquelle la personne a réalisé ce score.
  • initial : les initiales de la personne.
  • score : le score de cette personne.

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 pacman, utilisez miss_scan_count() pour rechercher des valeurs manquantes inhabituelles :

  • "N/A", "missing", "na" et " " (un espace simple).
  • Pour rechercher toutes ces valeurs manquantes inhabituelles en une seule fois.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Explore the strange missing values "N/A"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "missing"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "na"
___(___ = ___, search = list(___))

# Explore the strange missing values " " (a single space)
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore all of the strange missing values, "N/A", "missing", "na", " "
miss_scan_count(data = ___, search = list(___, ___, ___, ___))
Modifier et exécuter le code