删除缺失数据

您之前看到，数据集 loan_data 中的利率（int_rate）取决于客户。不幸的是，有些观测缺少利率。您现在需要先识别缺失利率的数量，然后将它们删除。

在本练习中，您将使用函数 which() 来创建包含 NA 的行索引。随后使用该索引删除含有 NA 的行。

本练习是课程的一部分

R 中的信用风险建模

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练习说明

使用 summary() 查看变量 int_rate 的缺失值数量。
使用 which() 和 is.na() 创建未记录利率观测的索引。将结果保存到对象 na_index。
创建一个名为 loan_data_delrow_na 的新数据集，不包含缺失利率的观测。
回忆一下，我们复制过 loan_data，得到 loan_data_delcol_na。这次不要删除缺失利率的观测，而是将整个 int_rate 列设为 NULL 来删除该列。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Look at summary of loan_data


# Get indices of missing interest rates: na_index
na_index <- 

# Remove observations with missing interest rates: loan_data_delrow_na
___ <- loan_data[-___, ]

# Make copy of loan_data
loan_data_delcol_na <- loan_data

# Delete interest rate column from loan_data_delcol_na

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