Tạo bộ lọc theo tỷ lệ giá trị khuyết

Data frame house_sales_df chứa biến đích price và nhiều biến dự báo mô tả từng căn nhà, ảnh hưởng đến giá bán của chúng. Một số thuộc tính có số lượng giá trị khuyết khác nhau. Nếu tỷ lệ giá trị khuyết quá cao, thuộc tính đó sẽ không cung cấp nhiều thông tin để dự đoán giá nhà. Những thuộc tính này có thể bị loại bỏ. Trong bài tập này, bạn sẽ tính tỷ lệ giá trị khuyết cho từng cột. Điều này sẽ giúp bạn nghĩ về ngưỡng phù hợp cho mỗi cột.

Gói tidyverse đã được nạp sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Giảm Chiều Dữ Liệu với R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Lưu tổng số hàng trong house_sales_df vào n.
Tính tỷ lệ giá trị khuyết cho từng cột trong house_sales_df và lưu vào missing_vals_df.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Calculate total rows
___ <-  ___(___)

# Calculate missing value ratios
___ <- ___ %>% 
  ___(___(___(), ~ ___(___(.)))) %>% 
  pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "num_missing_values") %>% 
  mutate(missing_val_ratio = ___ / ___)

# Display missing value ratios
missing_vals_df

Chỉnh sửa và Chạy Mã