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使用 miss_scan_count

您的数据集中，有些缺失值被编码为 "N/A"、"missing" 和 "na"。但在将它们替换为 NA 之前，先了解问题的规模更稳妥。

请使用 miss_scan_count 统计数据集 pacman 中可能的缺失值。pacman 是一个关于吃豆人得分的数据集，包含 3 列：

  • year：该分数产生的年份。
  • initial：该玩家的姓名缩写。
  • score：该玩家的得分。

本练习是课程的一部分

在 R 中处理缺失数据

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练习说明

针对 pacman 数据集，使用 miss_scan_count() 搜索非常规的缺失值：

  • "N/A"、"missing"、"na" 和 " "（单个空格）。
  • 一次性搜索所有非常规缺失值。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Explore the strange missing values "N/A"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "missing"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "na"
___(___ = ___, search = list(___))

# Explore the strange missing values " " (a single space)
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore all of the strange missing values, "N/A", "missing", "na", " "
miss_scan_count(data = ___, search = list(___, ___, ___, ___))
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