使用 replace_with_na
延續上一個資料集，我們已經知道有一些奇怪的遺漏值表達方式。
現在要來處理它們，用 replace_with_na() 將這些值替換成標準的遺漏值（例如 NA）。
本練習屬於課程
在 R 中處理遺漏值
練習說明
針對 pacman 資料集：
- 使用
replace_with_na()，把year和score兩個變數中的"N/A"、"na"、"missing"這些遺漏值字樣替換為NA。 - 最後用
miss_scan_count()測試是否已經移除所有這類遺漏值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Print the top of the pacman data using `head()`
head(___)
# Replace the strange missing values "N/A", "na", and
# "missing" with `NA` for the variables, year, and score
pacman_clean <- replace_with_na(_____, replace = list(year = c(___, ___, ___),
score = c(___, ___, ___)))
# Test if `pacman_clean` still has these values in it?
miss_scan_count(____, search = list(___, ___, ___))