取代遺漏值
在上一個練習中，你發現有 6 筆觀測的 RelationalNeighborSecond 值是遺漏的。
在本練習中，你要把這些遺漏值替換成 0。
本練習屬於課程
使用 R 進行網路化資料的預測分析
練習說明
- 使用
summary()檢視RelationalNeighborSecond特徵。 - 使用
which()找出遺漏的觀測索引，並指定給變數toReplace。 - 使用向量
toReplace，將studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond中的遺漏值替換為 0。 - 再次檢視
RelationalNeighborSecond，確認已經沒有遺漏值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Inspect the feature
___(studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond)
# Find the indices of the missing values
toReplace <- ___(is.na(studentnetworkdata$___))
# Replace the missing values with 0
studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond[___] <- ___
# Inspect the feature again
___(___$___)