मिसिंगनेस की टेब्यूलेशन
अभी जो मिसिंगनेस की summaries निकाली गईं, वे हमें cases और variables के लिए missing observations की संख्या और प्रतिशत बताती हैं.
मिसिंगनेस को summarize करने का एक और तरीका है यह गिनना कि किसी variable या case में 0, 1, 2, 3, … बार missing मान कितनी बार आते हैं.
इस अभ्यास में आप हर case और variable में missings की संख्या को miss_var_table() और miss_case_table() से टेब्यूलेट करेंगे, और इन summaries को डेटासेट के किसी grouping वैरिएबल पर देखने के लिए dplyr के group_by ऑपरेटर के साथ भी मिलाएँगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Missing Data से निपटना
अभ्यास निर्देश
airquality डेटासेट के लिए:
- हर variable के लिए मिसिंगनेस को
miss_var_table()से टेब्यूलेट करें. - हर case के लिए मिसिंगनेस को
miss_case_table()से टेब्यूलेट करें. - ऊपर की दोनों टेब्यूलेशनों को
dplyrकेgroup_by()फंक्शन के साथ मिलाकर, हरMonthके अनुसार variables और cases की टेब्यूलेशन बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()