|
- 19 Fehlende Werte – R Lernplattform - GitHub Pages
In diesem Kapitel schauen wir uns an, ob und wenn ja wo und wie viele Missings sich im Datensatz befinden Außerdem gibt es einen groben Überblick darüber, ob Missings zufällig sind und wie man mit ihnen umgehen kann
- So finden und zählen sie fehlende werte in r (mit beispielen)
Sie können die folgenden Methoden verwenden, um fehlende Werte in R zu finden und zu zählen: Methode 1: Finden Sie den Ort fehlender Werte which( is na (df$column_name)) Methode 2: Zählen Sie die gesamten fehlenden Werte sum( is na (df$column_name)) Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen können
- Fehlende Werte in R identifizieren - Amazon Web Services
Wie kann man nun schnell für alle Variablen in einem Datensatz eruieren, ob sie fehlende Werte beinhalten? Dazu nutzen wir die Funktion sapply(data, funktion) sapply() wendet die funktion automatisch auf jede Spalte (= jede Variable) eines Datensatzes data
- Fehlende Werte - Methodengruppe Berlin
Mit der Funktion aggr() aus dem Paket VIM kann man sich zwei Plots ausgeben lassen, die den relativen Anteil von Missings in den einzelnen Variablen und die Anzahl an Missings in bestimmten Kombinationen von Variablen (d h in den Zeilen) ausgeben
- R plot ()-Funktion: Datenvisualisierung in R - IONOS
Die plot()-Function in R kann unter anderem Streudiagramme, Linien- und Balkendiagramme oder Histogramme anzeigen Dadurch findet sie als Werkzeug für die Datenvisualisierung Anwendung in verschiedenen Bereichen, von explorativer Datenanalyse bis hin zur Präsentation von Ergebnissen
- Wie man na. rm zur Behandlung fehlender Werte in R verwendet
Über na rm hinaus gibt es fortgeschrittene Techniken wie is na(), um fehlende Werte zu identifizieren, Imputationsmethoden anzuwenden, um sie zu ersetzen, und Funktionen wie na omit() und complete cases() für komplexere Datenbereinigung zu nutzen
- Kapitel 9 Visualisierung | R für Psychos - Tadaa, Data
Eine gute Visualisierung (Plot) ist aussagekräftigter als jede schnöde Tabelle, kann unintuitive Zusammenhänge aufdecken und die Interpretation eurer Daten deutlich vereinfachen Deswegen ist der erste Schritt jeder Datenanalyse ein Plot der Daten in verschiedenen Formen um ein Gefühl für die Struktur und die Zusammenhänge dieser Daten zu
|
|
|