替换缺失值
在上一个练习中，您注意到有 6 条观测的 RelationalNeighborSecond 取值缺失。
本练习中，您将把这些缺失值替换为 0。
本练习是课程的一部分
使用 R 进行网络数据的预测分析
练习说明
- 使用
summary()查看RelationalNeighborSecond特征。 - 使用
which()找到缺失观测的索引，并赋值给变量toReplace。 - 使用向量
toReplace将studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond中的缺失值替换为 0。 - 再次检查
RelationalNeighborSecond，确认不再有缺失值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Inspect the feature
___(studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond)
# Find the indices of the missing values
toReplace <- ___(is.na(studentnetworkdata$___))
# Replace the missing values with 0
studentnetworkdata$RelationalNeighborSecond[___] <- ___
# Inspect the feature again
___(___$___)