ПочатиПочніть безкоштовно

Дослідження даних IPEDS II

Більшість аналізів потребують попередньої обробки даних. На щастя, у tidyverse є багато функцій для очищення датафреймів. Наприклад, функція drop_na() видаляє спостереження з пропущеними значеннями. Типово drop_na() перевіряє всі стовпці на пропуски та видаляє всі спостереження, де є принаймні одне пропущене значення.

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

Ця вправа є частиною курсу

Інтерактивні карти з leaflet у R

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Remove colleges with missing sector information
ipeds <- 
    ipeds_missing %>% 
    ___()
Редагувати та запускати код