ÎncepețiÎncepe gratuit

Explorarea datelor IPEDS II

Majoritatea analizelor necesită prelucrarea datelor. Din fericire, tidyverse oferă multe funcții pentru curățarea cadrelor de date. De exemplu, funcția drop_na() elimină observațiile cu valori lipsă. Implicit, drop_na() verifică toate coloanele și elimină orice observație care are cel puțin o valoare lipsă.

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

Acest exercițiu face parte din cursul

Hărți interactive cu leaflet în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Remove colleges with missing sector information
ipeds <- 
    ipeds_missing %>% 
    ___()
Editează și rulează codul