Manipulace s chybějícími daty je kritickou součástí jakéhokoli procesu analýzy dat. Chybějící hodnoty, často reprezentované jako 'NA', 'NaN', '?' nebo dokonce 'Null' v datové sadě, může narušit statistické analýzy vedoucí ke zkresleným nebo nesprávným výsledkům. Proto je třeba před provedením analýzy před zpracováním použít správné ošetření těchto chybějících hodnot, zejména v participujících souborech dat. Tento úkol lze efektivně provádět v programování R, které nabízí několik univerzálních balíčků a funkcí.
V R máme při práci s chybějícími daty obvykle dvě možnosti: buď tato pozorování odstranit, nebo je vyplnit buď průměrem, mediánem, módem nebo předdefinovanou hodnotou v závislosti na typu dat.
# Using R to fill NA values df <- df %>% replace_na(list(column_name = "value"))
Tento řádek kódu účinně nahrazuje hodnoty NA ve vybraném sloupci datového rámce df „hodnotou“. V tomto případě nahradí hodnoty NA předdefinovanou hodnotou, kterou jsme zadali.
Pochopení kódu
Než se ponoříme do podrobného podrobného vysvětlení kódu, pojďme nejprve krátce porozumět jazyku R a souvisejícím prvkům.
R je programovací jazyk a svobodné softwarové prostředí pro statistické výpočty a grafiku. Funkce replace_na(), součást knihovny tidyr, nám umožňuje nahradit hodnoty NA zadanými hodnotami. Při práci s datovým rámcem df používáme operátor '%>%' (potrubí) k vložení výsledku levé strany do prvního argumentu funkce na pravé straně.
install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
df <- read.csv("your_data.csv")
df %>% replace_na(list(column_name = "value"))
Vysvětlení kódu krok za krokem
– Nejprve musíme nainstalovat a načíst knihovnu „tidyverse“, která nám poskytuje požadovanou funkci replace_na(). To provedeme pomocí příkazů install.packages(“tidyverse”) a library(tidyverse).
– Naše data pak načteme pomocí funkce read.csv() a uložíme je do proměnné df. Nahraďte „vaše_data.csv“ cestou k požadovanému souboru csv.
– Nakonec aplikujeme funkci replace_na() na dataframe df. Datový rámec je nejprve předán prostřednictvím operátoru roury '%>%' do funkce replace_na(). Poté nahradí všechny hodnoty NA v zadaném sloupci (nahraďte „column_name“ názvem vašeho sloupce) zadanou „hodnotou“.
Podle těchto kroků by bylo možné úspěšně identifikovat a nahradit chybějící hodnoty NA v jejich číselných datech.
Aplikace a knihovny
V rámci čištění a předzpracování dat je programování R výkonným jazykem, který nám poskytuje širokou škálu balíčky a funkce. Knihovna tidyverse, sbírka několika R balíčků, jako je tidyr, dplyr a readr, nabízí řadu funkcí pro manipulaci s daty, včetně zpracování chybějících dat.
Vědět, jak zacházet s chybějícími hodnotami, může mít obrovský dopad na kvalitu analýzy vašich dat a následně i na konečné výsledky vaší práce. Prostřednictvím diskutovaného řádku kódu lze efektivně nahradit chybějící hodnoty NA, čímž zdokonalíte jejich datovou sadu a zvýšíte její integritu a spolehlivost.
