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연습 문제

IPEDS 데이터 탐색 II

대부분의 분석은 데이터 정리가 필요해요. 다행히 tidyverse에는 데이터 프레임을 깔끔하게 정리하는 데 도움이 되는 함수들이 많습니다. 예를 들어, drop_na() 함수는 결측값이 있는 관측치를 제거합니다. 기본적으로 drop_na()는 모든 열에서 결측값을 확인하고, 하나라도 결측값이 있는 관측치는 모두 제거합니다.

miss_ex <- tibble(
             animal = c("dog", "cat", "rat", NA),
             name   = c("Woodruf", "Stryker", NA, "Morris"),
             age    = c(1:4))
miss_ex

miss_ex %>% 
     drop_na() %>% 
     arrange(desc(age))

# A tibble: 2 x 3
  animal    name   age
   <chr>   <chr> <dbl>
1    cat Stryker     2
2    dog Woodruf     1

지침 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

drop_na()를 사용해 학제(sector) 정보가 누락된 대학을 제거하세요.