BaşlayınÜcretsiz başlayın

IPEDS Verisini Keşfetme II

Çoğu analizde veri düzenleme gerekir. Neyse ki, veri çerçevelerini temizlemeyi kolaylaştıran tidyverse içinde birçok işlev var. Örneğin, drop_na() işlevi, eksik değeri olan gözlemleri kaldırır. Varsayılan olarak, drop_na() tüm sütunlarda eksik değerleri kontrol eder ve bir ya da daha fazla eksik değeri olan tüm gözlemleri kaldırır.

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

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile leaflet kullanarak Etkileşimli Haritalar

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Remove colleges with missing sector information
ipeds <- 
    ipeds_missing %>% 
    ___()
Kodu Düzenle ve Çalıştır