探索 IPEDS 資料 II
多數分析都需要進行資料整理。所幸，tidyverse 提供了許多有助於清理資料框的函式。舉例來說，drop_na() 會移除含有遺漏值的觀測值。預設情況下，drop_na() 會檢查所有欄位是否有遺漏值，並移除所有含有一個或多個遺漏值的觀測值。
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
本練習屬於課程
在 R 中使用 leaflet 製作互動式地圖
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。
# Remove colleges with missing sector information
ipeds <-
ipeds_missing %>%
___()