Fehlende Werte: NA
Teil des Abschnitts Grundlagen der R-Journey von Coddy. Lektion 10 von 78.
Bei der Datenanalyse in der Praxis wirst du häufig auf Situationen stoßen, in denen Informationen fehlen oder nicht verfügbar sind. R stellt einen speziellen Wert namens NA bereit, um mit diesen Fällen umzugehen.
NA steht für „Not Available“ und bezeichnet einen fehlenden oder nicht definierten Wert. Es handelt sich um eine spezielle logische Konstante, die als Platzhalter dient, wenn Daten unbekannt sind oder fehlen. Im Gegensatz zu den anderen Datentypen, die du kennengelernt hast, stellt NA keinen tatsächlichen Wert dar – es steht für das Fehlen eines Werts.
Du kannst NA jeder Variable genauso zuweisen wie andere Werte:
missing_data <- NA
unknown_score <- NADies ist besonders nützlich, wenn du mit Datensätzen arbeitest, bei denen einige Informationen möglicherweise unvollständig sind. Wenn du beispielsweise Benutzerinformationen sammelst, aber jemand sein Alter nicht angegeben hat, kannst du NA speichern, anstatt die variable leer zu lassen oder eine beliebige Zahl wie 0 zu verwenden, was irreführend sein könnte.
Aufgabe
EinfachErstelle Variablen, um fehlende Informationen in einer Studentendatenbank darzustellen. Erstelle zuerst eine Variable namens student_age und weise ihr NA zu, um ein unbekanntes Alter darzustellen. Erstelle dann eine Variable namens test_score und weise ihr NA zu, um eine fehlende Testpunktzahl darzustellen. Erstelle schließlich eine Variable namens graduation_year und weise ihr NA zu, um ein unbekanntes Abschlussjahr darzustellen.
Nachdem du alle drei Variablen erstellt hast, verwende die Funktion print(), um jede Variable in dieser genauen Reihenfolge anzuzeigen: student_age, test_score und graduation_year.
Probier es selbst
# TODO: Schreibe deinen Code hier
# Erstelle die drei Variablen mit NA-Werten
# Dann gib jede Variable in der angegebenen Reihenfolge aus
Teste dich selbstDiese Lektion enthält ein kurzes Quiz. Starte die Lektion, um es zu beantworten und deinen Fortschritt zu speichern.
Alle Lektionen in Grundlagen
4Operatoren Teil 2
Logische Operatoren (AND, OR)Logische Operatoren Teil 2 (NOT)Wiederholung – einfache LogikVektorisierte Logik Teil 1Vektorisierte Logik Teil 27Rechner zum Teilen der Rechnung
BegrüßungsnachrichtBenutzereingaben erfassen
Trinkgeld und Gesamtbetrag berechnenRechnung aufteilenFormatierte Ausgabe (sprintf)10FizzBuzz mit einer Wendung
SpielübersichtDie FizzBuzz-FunktionZahlen durchlaufenDie Wendung hinzufügen13Fortgeschrittene Vektoren
Vektor-Slicing und -IndizierungLogische IndizierungVektorarithmetik & RecyclingDer %in%-Operator2Variablen und Datentypen
Numerischer DatentypGanzzahliger DatentypZeichen-DatentypLogischer DatentypDatentypen überprüfenNamenskonventionenFehlende Werte: NAZusammenfassung – Variablen erstellen5Entscheidungen treffen
If-AnweisungIf - ElseWiederholung – Einfacher TaschenrechnerVerschachteltes If - Else8Schleifen
For-SchleifeWhile-SchleifeBreakNext (Continue)Wiederholung – FakultätSequenzgenerierung (seq, :)Verschachtelte SchleifenWiederholung – Dynamische Eingabe3Operatoren Teil 1
Arithmetische OperatorenGanzzahldivision und ModuloZuweisungsoperatorenRückblick – Einfache MathematikVergleichsoperatoren6Grundlegende Ein- und Ausgabe
Ausgabe mit printcat zur AusgabeAusgabe mit VariablenEingaben mit readline() lesenGrundlagen der TypkonvertierungRückblick – AltersrechnerRückblick – Wahr oder falsch9Funktionen
Eine Funktion deklarierenFunktionsargumenteRückgabewerteWiederholung – Sigma-FunktionWiederholung – ValidierungsfunktionStandardparameterwerteÜbe selbstständig: Online-R-Compiler