Używanie replace_with_na
Kontynuując pracę z poprzednim zbiorem danych, wiemy już, że zawiera on kilka niestandardowych wartości wskazujących na braki.
Teraz zajmiemy się tym problemem i zastąpimy te wartości brakami danych (czyli NA) za pomocą funkcji replace_with_na().
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z brakującymi danymi w R
Instrukcje do ćwiczenia
Dla zbioru danych pacman:
- Używając
replace_with_na(), zastąp wartości"N/A","na"i"missing"przezNAw zmiennychyeariscore. - Na końcu sprawdź, czy udało się usunąć wszystkie brakujące wartości, używając funkcji
miss_scan_count().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print the top of the pacman data using `head()`
head(___)
# Replace the strange missing values "N/A", "na", and
# "missing" with `NA` for the variables, year, and score
pacman_clean <- replace_with_na(_____, replace = list(year = c(___, ___, ___),
score = c(___, ___, ___)))
# Test if `pacman_clean` still has these values in it?
miss_scan_count(____, search = list(___, ___, ___))