1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Praca z brakującymi danymi w R
Connected

ćwiczenie

Podsumowanie brakujących wartości

Skoro już rozumiesz, jak R obsługuje brakujące wartości i jak je zliczać, czas pójść o krok dalej. Użyj funkcji miss_var_summary() i miss_case_summary(), aby tworzyć podsumowania dla zmiennych i obserwacji (wierszy). Sprawdź też, jak zastosować te funkcje w połączeniu z funkcją group_by() z pakietu dplyr, aby analizować brakujące dane w poszczególnych grupach.

Instrukcje 1/3

undefined XP
  • 1

    Oblicz podsumowanie brakujących wartości w zbiorze danych airquality dla zmiennych, korzystając z funkcji miss_var_summary().

  • 2

    Oblicz podsumowanie brakujących wartości w zbiorze danych airquality dla obserwacji, korzystając z funkcji miss_case_summary().

  • 3

    Używając zbioru danych airquality, zastosuj funkcję group_by(), aby utworzyć podsumowania brakujących wartości dla każdej zmiennej i obserwacji z podziałem na miesiące (Month).