欠損値を置き換える
前の演習で、6件の観測において RelationalNeighborSecond の値が欠損していることに気づきました。
この演習では、それらの欠損値を 0 に置き換えます。
この演習はコースの一部です
R で学ぶネットワークデータの予測分析
演習の手順
summary()を使ってRelationalNeighborSecond特徴量を確認します。which()を使って欠損している観測のインデックスを見つけ、変数toReplaceに代入します。- ベクトル
toReplaceを使って、studentnetworkdata$RelationalNeighborSecondの欠損値を 0 に置き換えます。 - 再度
RelationalNeighborSecondを確認し、欠損値がなくなっていることを確かめます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Inspect the feature
___(studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond)
# Find the indices of the missing values
toReplace <- ___(is.na(studentnetworkdata$___))
# Replace the missing values with 0
studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond[___] <- ___
# Inspect the feature again
___(___$___)