Menerapkan filter rasio nilai hilang

Sekarang setelah Anda menghitung rasio nilai hilang, Anda dapat membuat filter menggunakan ambang nilai hilang. Pada latihan ini, kita akan memilih ambang rasio nilai hilang yang sewenang-wenang namun masuk akal dan menerapkannya ke semua kolom. Dalam praktiknya, Anda akan mempertimbangkan secara kritis dan menyesuaikan ambang untuk tiap fitur.

Objek missing_vals_df yang memuat rasio yang Anda hitung pada latihan sebelumnya dan data frame house_sales_df keduanya tersedia untuk Anda gunakan. Paket tidyverse juga telah dimuat untuk Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Reduksi Dimensi di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Gunakan missing_vals_df dan ambang 0,5 untuk membuat filter rasio nilai hilang dan simpan dalam missing_vals_filter.
Terapkan missing_vals_df ke house_sales_df untuk mengurangi dimensionalitasnya dan simpan data frame baru dalam filtered_house_sales_df.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

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

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

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

Edit dan Jalankan Kode