평균 대치로 온도 채우기
평균 대치는 신중해야 해요. 평균으로 대치하려는 변수가 다른 변수들과 상관되어 있다면, 대치값 때문에 그 상관관계가 깨질 수 있어요. 이전 연습 문제에서 air_temp 변수를 분석할 때도 이런 위험 신호를 보셨죠.
이 걱정이 타당한지 확인하기 위해, 이번 연습에서는 air_temp에 평균 대치를 수행하고, 동시에 값이 대치된 위치를 표시하는 이진 지표도 만들 거예요. 이는 다음 연습 문제에서 대치 성능을 평가할 때 유용하게 쓰일 거예요. 이제 누락된 값을 채워 봅시다!
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 대치(Imputation)로 결측치 다루기
연습 안내
tao를 수정하는 파이프라인에서,air_temp가 누락되었으면TRUE, 그렇지 않으면FALSE인 새 변수air_temp_imp를 만드세요.- 같은 파이프라인의 다음 단계에서,
air_temp가 누락된 경우에만 그 변수의 평균값으로air_temp를 덮어쓰고, 그렇지 않은 경우는 그대로 두세요. 결과를tao_imp에 할당하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
tao_imp <- tao %>%
# Create a binary indicator for missing values in air_temp
___(air_temp_imp = ifelse(___(___), ___, ___)) %>%
# Impute air_temp with its mean
___(air_temp = ifelse(___(___), ___(___, na.rm = ___), ___))
# Print the first 10 rows of tao_imp
head(tao_imp, 10)