欠損データの削除

データセット loan_data では、これまでに見たとおり、金利（int_rate）は顧客によって異なります。残念ながら、一部の観測には金利が欠損しています。まず欠損している金利がいくつあるかを特定し、その後に削除しましょう。

この演習では、which() 関数を使って NA を含む行のインデックスを作成します。続いて、このインデックスを使って NA のある行を削除します。

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演習の手順

変数 int_rate について、欠損入力の数を summary() で確認します。
which() と is.na() を使って、金利が記録されていない観測のインデックスを作成し、オブジェクト na_index に保存します。
金利が欠損している観測を含まない新しいデータセット loan_data_delrow_na を作成します。
loan_data のコピーである loan_data_delcol_na を作成したことを思い出してください。金利が欠損している観測を削除する代わりに、int_rate 列全体を NULL に設定して列ごと削除します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Look at summary of loan_data


# Get indices of missing interest rates: na_index
na_index <- 

# Remove observations with missing interest rates: loan_data_delrow_na
___ <- loan_data[-___, ]

# Make copy of loan_data
loan_data_delcol_na <- loan_data

# Delete interest rate column from loan_data_delcol_na

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