Использование replace_with_na
Продолжая работу с предыдущим набором данных, мы уже знаем, что в нём есть несколько нестандартных пропущенных значений.
Теперь нужно исправить это: заменить такие значения на пропуски (то есть NA) с помощью функции replace_with_na().
Это упражнение является частью курса
Работа с пропущенными данными в R
Инструкции к упражнению
Для набора данных pacman:
- С помощью
replace_with_na()замените пропущенные значения"N/A","na"и"missing"наNAдля переменныхyearиscore. - Проверьте, удалось ли убрать все пропущенные значения, используя в конце функцию
miss_scan_count().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(___, ___, ___))