Створення даних тіньової матриці
Про пропущені дані складно міркувати: вони зазвичай самі про себе не заявляють, а ховаються серед чисел у наборі даних.
Один зі способів виявити пропуски — змінити підхід до даних: розглядати кожне значення як таке, що або пропущене, або ні.
Функція as_shadow() в R перетворює датафрейм на тіньову матрицю — спеціальний формат, у якому значення позначаються як пропущені (NA) або не пропущені (!NA).
Назви стовпців у тіньовій матриці збігаються з назвами в даних, але мають доданий суфікс _NA.
Щоб відстежувати та порівнювати значення даних із їхнім станом пропущеності, скористайтеся функцією bind_shadow(). Дані в такому форматі, коли стовпець(і) тіньової матриці приєднано до звичайних даних, називаються nabular-даними.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з пропущеними даними в R
Інструкції до вправи
Використовуючи набір даних oceanbuoys:
- Створіть тіньову матрицю за допомогою
as_shadow() - Створіть nabular-дані, приєднавши тінь до даних за допомогою
bind_shadow() - Приєднайте лише змінні з пропущеними значеннями, використавши
bind_shadow(only_miss = TRUE)
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create shadow matrix data with `as_shadow()`
___(___)
# Create nabular data by binding the shadow to the data with `bind_shadow()`
___(___)
# Bind only the variables with missing values by using bind_shadow(only_miss = TRUE)
___(___, ___ = TRUE)