НачатьНачать бесплатно

Использование miss_scan_count

У вас есть набор данных, в котором пропущенные значения закодированы как "N/A", "missing" и "na". Прежде чем заменять их на NA, стоит оценить масштаб проблемы.

Используйте miss_scan_count, чтобы подсчитать возможные пропуски в наборе данных pacman — таблице с результатами игры в пакмэна. Набор данных содержит три столбца:

  • year: год, в котором игрок установил этот результат.
  • initial: инициалы игрока.
  • score: результат этого игрока.

Это упражнение является частью курса

Работа с пропущенными данными в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Для набора данных pacman используйте miss_scan_count(), чтобы найти нестандартные пропущенные значения:

  • "N/A", "missing", "na" и " " (одиночный пробел).
  • Для поиска всех нестандартных пропущенных значений одновременно.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Explore the strange missing values "N/A"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "missing"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "na"
___(___ = ___, search = list(___))

# Explore the strange missing values " " (a single space)
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore all of the strange missing values, "N/A", "missing", "na", " "
miss_scan_count(data = ___, search = list(___, ___, ___, ___))
Редактировать и запускать код