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miss_scan_count を使う

このデータセットでは、欠損値が "N/A"、"missing"、"na" として符号化されています。これらを NA に置き換える前に、まずは問題の大きさを把握しておきましょう。

miss_scan_count を使って、パックマンのスコアを集めたデータセット pacman に含まれる潜在的な欠損を数えてください。pacman は次の3列を含みます。

  • year: そのスコアが記録された年。
  • initial: 記録者のイニシャル。
  • score: その人のスコア。

この演習はコースの一部です

Rでの欠損データの扱い方

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演習の手順

pacman データセットに対して、miss_scan_count() を使い、次のような珍しい欠損値を検索してください。

  • "N/A"、"missing"、"na"、そして " "（半角スペース1つ）。
  • これらの珍しい欠損値を一度に検索します。

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。

# 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(___, ___, ___, ___))
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