Buscando e substituindo valores ausentes

Lidando com dados ausentes em R

Nicholas Tierney

Statistician

O que vamos ver

Como encontrar valores ausentes ocultos
Substituir rótulos de ausência por NA
Verificar suposições sobre ausência de dados

Buscando e substituindo valores ausentes

Ideal = NA
Valores ausentes podem estar codificados errado: ex.: "missing", "Not Available", "N/A"
Pressupor que valores ausentes são NA. Isso é um erro.

Entendendo o Caos

score	grade	place
3	N/A	-99
-99	E	97
4	missing	95
-99	na	92
7	n/a	-98
10		missing
12	.	88
16		.
9	N/a	86

Buscando valores ausentes

miss_scan_count()

chaos %>%
  miss_scan_count(search = list("N/A"))

# A tibble: 3 x 2
  Variable     n
  <chr>    <int>
1 score        0
2 grade        1
3 place        0

Buscando valores ausentes

chaos %>%
  miss_scan_count(search = list("N/A",
                                "N/a"))

# A tibble: 3 x 2
  Variable     n
  <chr>    <int>
1 score        0
2 grade        2
3 place        0

Substituindo valores ausentes

chaos %>%
  replace_with_na(replace = list(grade = c("N/A", "N/a")))

# A tibble: 9 x 3
  score grade   place  
  <dbl> <chr>   <chr>  
1     3 NA      -99    
2   -99 E       97     
3     4 missing 95     
4   -99 na      92     
5     7 n/a     -98    
6    10 " "     missing
7    12 .       88     
8    16 ""      .      
9     9 NA      86

"variantes com escopo" de replace_with_na

replace_with_na pode ser repetitivo:
- Usar em várias variáveis e valores
- Casos complexos: substituir valores menores que -1, afetando só colunas de texto.
replace_with_na_all() Todas as variáveis.
replace_with_na_at() Um subconjunto selecionado.
replace_with_na_if() Um subconjunto que atende a uma condição (numéricas, texto).

Usando variantes com escopo de replace_with_na

chaos %>%
  replace_with_na_all(condition = ~.x == -99)

# A tibble: 9 x 3
  score grade   place  
  <dbl> <chr>   <chr>  
1     3 N/A     NA     
2    NA E       97     
3     4 missing 95     
4    NA na      92     
5     7 n/a     -98    
6    10 " "     missing
7    12 .       88     
8    16 ""      .      
9     9 N/a     86

Usando variantes com escopo de replace_with_na

chaos %>% 
  replace_with_na_all(condition = ~.x %in% c("N/A", "missing", "na"))

# A tibble: 9 x 3
  score grade place
  <dbl> <chr> <chr>
1     3 NA    -99  
2   -99 E     97   
3     4 NA    95   
4   -99 NA    92   
5     7 n/a   -98  
6    10 " "   NA   
7    12 .     88   
8    16 ""    .    
9     9 N/a   86

Vamos praticar!

Lidando com dados ausentes em R