Применение фильтра по доле пропущенных значений

Теперь, когда вы рассчитали доли пропущенных значений, можно создать фильтр на основе заданного порога. В этом упражнении мы выберем произвольный, но разумный порог и применим его ко всем столбцам. В реальных задачах вы будете подходить к выбору порога вдумчиво и настраивать его отдельно для каждого признака.

Для выполнения задания вам доступны missing_vals_df с рассчитанными в предыдущем упражнении долями, а также фрейм данных house_sales_df. Пакет tidyverse уже загружен.

Это упражнение является частью курса

Снижение размерности в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте missing_vals_df и пороговое значение 0.5, чтобы создать фильтр по доле пропущенных значений, и сохраните результат в missing_vals_filter.
Примените missing_vals_filter к house_sales_df, чтобы уменьшить его размерность, и сохраните новый фрейм данных в filtered_house_sales_df.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create the missing values filter
___ <- ___ %>% 
  ___(___ <= ___) %>% 
  ___(___)

# Apply the missing values filter
filtered_house_sales_df <- ___ %>% 
  ___(___)

# Display the first five rows of data
___ %>% ___(___)

Редактировать и запускать код