मिसिंग वैल्यू खोजना और बदलना

R में Missing Data से निपटना

Nicholas Tierney

Statistician

हम क्या कवर करेंगे

छिपी हुई मिसिंग वैल्यू कैसे खोजें
मिसिंग वैल्यू लेबल्स को NA से बदलना
मिसिंगनेस पर अपनी धारणाएँ जाँचना

मिसिंग वैल्यू खोजना और बदलना

आदर्श = NA
मिसिंग वैल्यू गलत तरह से कोड हो सकती हैं: जैसे, "missing", "Not Available", "N/A"
मानना कि मिसिंग वैल्यू NA के रूप में कोड हुई हैं। यह गलती है.

अराजकता को समझना

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

मिसिंग वैल्यू खोजना

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

मिसिंग वैल्यू खोजना

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

मिसिंग वैल्यू बदलना

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

replace_with_na के "scoped variants"

replace_with_na दोहरावदार हो सकता है:
- कई अलग वैरिएबल और वैल्यू पर उपयोग करें
- जटिल केस: -1 से कम वैल्यू बदलें, केवल character कॉलम पर असर करें।
replace_with_na_all() सभी वैरिएबल्स.
replace_with_na_at() चुने हुए वैरिएबल्स का सबसेट.
replace_with_na_if() ऐसी शर्त पूरी करने वाले वैरिएबल्स का सबसेट (numeric, character).

replace_with_na के scoped variants का उपयोग

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

replace_with_na के scoped variants का उपयोग

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

अभ्यास करते हैं!

R में Missing Data से निपटना