Missing values को बदलें
पिछले अभ्यास में, आपने देखा था कि छह observations के लिए RelationalNeighborSecond का मान गायब था।
इस अभ्यास में, आप उन missing values को 0 से बदलेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics
अभ्यास निर्देश
summary()का उपयोग करकेRelationalNeighborSecondफीचर को जाँचिए।- जिन observations में मान गायब है, उनके indices
which()का उपयोग करके ढूँढिए और उन्हेंtoReplaceवैरिएबल में असाइन कीजिए। toReplaceवेक्टर का उपयोग करकेstudentnetworkdata$RelationalNeighborSecondमें गायब मानों को शून्य से बदल दीजिए।- यह सुनिश्चित करने के लिए
RelationalNeighborSecondको फिर से जाँचिए कि अब कोई missing value नहीं है।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Inspect the feature
___(studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond)
# Find the indices of the missing values
toReplace <- ___(is.na(studentnetworkdata$___))
# Replace the missing values with 0
studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond[___] <- ___
# Inspect the feature again
___(___$___)