ÎncepețiÎncepe gratuit

Tabelarea valorilor lipsă

Rezumatele valorilor lipsă pe care le-am calculat anterior ne arată numărul și procentul observațiilor lipsă pentru cazuri și variabile.

O altă modalitate de a rezuma valorile lipsă este prin tabelarea numărului de apariții ale valorilor 0, 1, 2, 3 lipsă într-o variabilă sau într-un caz.

În acest exercițiu vei tabela numărul valorilor lipsă pentru fiecare caz și variabilă folosind miss_var_table() și miss_case_table(), și vei combina aceste rezumate cu operatorul group_by din dplyr, pentru a explora rezumatele în funcție de o variabilă de grupare din set de date.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Pentru setul de date airquality:

  • Tabelează valorile lipsă pentru fiecare variabilă folosind miss_var_table().
  • Tabelează valorile lipsă pentru fiecare caz folosind miss_case_table().
  • Combină tabelările anterioare cu funcția group_by() din dplyr pentru a crea tabelări pentru fiecare variabilă și caz, grupate după Month.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Tabulate missingness in each variable and case of the `airquality` dataset
___(airquality)
___(___)

# Tabulate the missingness in each variable, grouped by Month, in the `airquality` dataset
airquality %>% group_by(___) %>% miss_var_table()

# Tabulate of missingness in each case, grouped by Month, in the `airquality` dataset
airquality %>% ___ %>% miss_case_table()
Editează și rulează codul