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Nettoyer des données avec R

Maggie Matsui

Content Developer @ DataCamp

Qu'est-ce que des données manquantes ?

Un casse-tête complété avec une pièce manquante. Description : survient quand aucune valeur n'est enregistrée pour une variable dans une observation.

Peut être représentée par NA, nan, 0, 99, . ...

Nettoyer des données avec R

Qu'est-ce que des données manquantes ?

missing.png

Peut être représentée par NA, nan, 0, 99, . ...

Un robot représentant des erreurs techniques.

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Qu'est-ce que des données manquantes ?

missing.png

Peut être représentée par NA, nan, 0, 99, . ...

Une personne représentant une erreur humaine.

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Qualité de l'air

head(airquality)

   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1     41     190  7.4   67     5   1
2     36     118  8.0   72     5   2
3     12     149 12.6   74     5   3
4     18     313 11.5   62     5   4
5     NA      NA 14.3   56     5   5
6     28      NA 14.9   66     5   6
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Qualité de l'air

head(airquality)

   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1     41     190  7.4   67     5   1
2     36     118  8.0   72     5   2
3     12     149 12.6   74     5   3
4     18     313 11.5   62     5   4
5     NA      NA 14.3   56     5   5
6     28      NA 14.9   66     5   6
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Repérer les valeurs manquantes

is.na(airquality)

     Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day
[1,] FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[2,] FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[3,] FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[4,] FALSE   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[5,]  TRUE    TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
[6,] FALSE    TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
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Compter les valeurs manquantes

# Count missing vals in entire dataset
sum(is.na(airquality))

44
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Visualiser les valeurs manquantes

library(visdat)
vis_miss(airquality)

Visualisation créée par le code. La première colonne a le plus de lignes noires, la deuxième en a un peu moins. Les autres n'en ont pas.

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Examiner la présence de valeurs manquantes

airquality %>%
  mutate(miss_ozone = is.na(Ozone)) %>%

  group_by(miss_ozone) %>%
  summarize(across(everything(), median, na.rm = TRUE))

  miss_ozone Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day
  <lgl>      <dbl>   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 FALSE       31.5     207   9.7    65     7    16
2 TRUE        NA       194   9.7    99     6    15
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Examiner la présence de valeurs manquantes

airquality %>%
  arrange(Temp) %>%
  vis_miss()

Même visualisation qu'avant, mais dans la colonne Ozone, toutes les valeurs manquantes sont en bas.

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Types de données manquantes

Gauche : un dé à six faces pour « manquant complètement au hasard ». Milieu : un dé à six faces avec un seul point sur chaque face pour « manquant au hasard ». Droite : quatre carrés en boucle pour « manquant non au hasard ».

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Types de données manquantes

Manquant complètement au hasard : aucune relation systématique entre les valeurs manquantes et les autres valeurs. Exemple : erreurs de saisie lors de l'entrée des données.

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Types de données manquantes

Manquant au hasard : relation systématique entre les valeurs manquantes et d'autres valeurs observées. Exemple : valeurs d'ozone manquantes pour des températures élevées.

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Types de valeurs manquantes

Manquant non au hasard : relation systématique entre les valeurs manquantes et des valeurs non observées. Exemple : températures manquantes pour des températures élevées.

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Gérer les données manquantes

Approches simples :

  1. Retirer les données manquantes
  2. Imputer (remplir) avec des mesures statistiques (moyenne, médiane, mode, etc.) ou selon l'expertise du domaine

Approches plus complexes :

  1. Imputer par une méthode algorithmique
  2. Imputer avec des modèles de machine learning

 

Pour en savoir plus : Dealing with Missing Data in R

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Retirer les valeurs manquantes

airquality %>%
  filter(!is.na(Ozone), !is.na(Solar.R))

   Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day
   <int>   <int> <dbl> <int> <int> <int>
 1    41     190   7.4    67     5     1
 2    36     118     8    72     5     2
 3    12     149  12.6    74     5     3
 4    18     313  11.5    62     5     4
 5    23     299   8.6    65     5     7
 6    19      99  13.8    59     5     8
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Remplacer les valeurs manquantes

airquality %>%
  mutate(ozone_filled = ifelse(is.na(Ozone), mean(Ozone, na.rm = TRUE), Ozone))

   Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day ozone_filled
   <int>   <int> <dbl> <int> <int> <int>        <dbl>
 1    41     190   7.4    67     5     1         41  
 2    36     118   8      72     5     2         36  
 3    12     149  12.6    74     5     3         12  
 4    18     313  11.5    62     5     4         18  
 5    NA      NA  14.3    56     5     5         42.1
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Passons à la pratique !

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