결측값 비율 필터 적용하기
이제 결측값 비율을 계산했으니, 결측값 임계값을 사용해 필터를 만들 수 있어요. 이 연습에서는 임의지만 합리적인 결측값 비율 임계값을 정해 모든 열에 적용해 보겠습니다. 실제 프로젝트에서는 각 특성별로 비판적으로 판단해 임계값을 조정하셔야 합니다.
지난 연습에서 계산한 비율이 들어 있는 missing_vals_df와 house_sales_df 데이터 프레임이 준비되어 있습니다. tidyverse 패키지도 미리 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 차원 축소
연습 안내
missing_vals_df와 임계값 0.5를 사용해 결측값 비율 필터를 만들고missing_vals_filter에 저장하세요.missing_vals_df를 활용해house_sales_df의 차원을 축소하고, 결과 데이터 프레임을filtered_house_sales_df에 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create the missing values filter
___ <- ___ %>%
___(___ <= ___) %>%
___(___)
# Apply the missing values filter
filtered_house_sales_df <- ___ %>%
___(___)
# Display the first five rows of data
___ %>% ___(___)