Fehlende Werte: NA

Teil des Abschnitts Grundlagen der R-Journey von Coddy — Lektion 10 von 78.

In der praxisnahen Datenanalyse werden Sie oft auf Situationen stoßen, in denen Informationen fehlen oder nicht verfügbar sind. R bietet einen speziellen Wert namens NA an, um diese Fälle zu behandeln.

NA steht für „Not Available“ und repräsentiert einen fehlenden oder undefinierten Wert. Es ist eine spezielle logische Konstante, die als Platzhalter dient, wenn Daten unbekannt sind oder fehlen. Im Gegensatz zu anderen Datentypen, die Sie gelernt haben, repräsentiert NA keinen tatsächlichen Wert – es repräsentiert das Fehlen eines Wertes.

Sie können jeder Variablen NA zuweisen, genau wie Sie es mit anderen Werten tun würden:

missing_data <- NA
unknown_score <- NA

Dies ist besonders nützlich, wenn Sie mit Datensätzen arbeiten, bei denen einige Informationen unvollständig sein könnten. Wenn Sie beispielsweise Benutzerinformationen sammeln, aber jemand sein Alter nicht angegeben hat, können Sie NA speichern, anstatt die Variable leer zu lassen oder eine willkürliche Zahl wie 0 zu verwenden, was irreführend sein könnte.

Aufgabe

Einfach

Erstellen Sie Variablen, um fehlende Informationen in einer Studentendatenbank darzustellen. Erstellen Sie zuerst eine Variable namens student_age und weisen Sie ihr NA zu, um ein unbekanntes Alter darzustellen. Erstellen Sie dann eine Variable namens test_score und weisen Sie ihr NA zu, um ein fehlendes Testergebnis darzustellen. Erstellen Sie schließlich eine Variable namens graduation_year und weisen Sie ihr NA zu, um ein unbekanntes Abschlussjahr darzustellen.

Verwenden Sie nach dem Erstellen aller drei Variablen die Funktion print(), um jede Variable in genau dieser Reihenfolge anzuzeigen: student_age, test_score und graduation_year.

Spickzettel

R verwendet NA (Not Available), um fehlende oder undefinierte Werte darzustellen. NA ist eine spezielle logische Konstante, die als Platzhalter dient, wenn Daten unbekannt sind oder fehlen.

Sie können Variablen NA zuweisen:

missing_data <- NA
unknown_score <- NA

Die Verwendung von NA ist der Verwendung von willkürlichen Werten wie 0 oder leeren Zeichenfolgen vorzuziehen, wenn Daten tatsächlich fehlen, da dies das Fehlen von Informationen eindeutig anzeigt.

Probier es selbst

# TODO: Schreiben Sie Ihren Code hier
# Erstellen Sie die drei Variablen mit NA-Werten
# Geben Sie dann jede Variable in der angegebenen Reihenfolge aus