Valeurs manquantes : NA
Fait partie de la section Fondamentaux du Journey R de Coddy — leçon 10 sur 78.
Dans l'analyse de données réelles, vous rencontrerez souvent des situations où l'information est manquante ou indisponible. R fournit une valeur spéciale appelée NA pour gérer ces cas.
NA signifie « Not Available » (non disponible) et représente une valeur manquante ou indéfinie. C'est une constante logique spéciale qui sert d'espace réservé lorsque les données sont inconnues ou absentes. Contrairement aux autres types de données que vous avez appris, NA ne représente aucune valeur réelle - il représente l'absence d'une valeur.
Vous pouvez assigner NA à n'importe quelle variable tout comme vous le feriez avec d'autres valeurs :
missing_data <- NA
unknown_score <- NAC'est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des ensembles de données où certaines informations peuvent être incomplètes. Par exemple, si vous collectez des informations sur les utilisateurs mais que quelqu'un n'a pas fourni son âge, vous pouvez stocker NA au lieu de laisser la variable vide ou d'utiliser un nombre arbitraire comme 0, ce qui pourrait être trompeur.
Défi
FacileCréez des variables pour représenter des informations manquantes dans une base de données d'étudiants. Tout d'abord, créez une variable appelée student_age et affectez-lui NA pour représenter un âge inconnu. Ensuite, créez une variable appelée test_score et affectez-lui NA pour représenter un score de test manquant. Enfin, créez une variable appelée graduation_year et affectez-lui NA pour représenter une année de remise des diplômes inconnue.
Après avoir créé les trois variables, utilisez la fonction print() pour afficher chaque variable dans cet ordre exact : student_age, test_score et graduation_year.
Aide-mémoire
R utilise NA (Not Available) pour représenter des valeurs manquantes ou indéfinies. NA est une constante logique spéciale qui sert d'espace réservé lorsque les données sont inconnues ou absentes.
Vous pouvez assigner NA à des variables :
missing_data <- NA
unknown_score <- NAL'utilisation de NA est préférable à l'utilisation de valeurs arbitraires comme 0 ou des chaînes vides lorsque les données sont réellement manquantes, car cela indique clairement l'absence d'information.
Essayez vous-même
# TODO : Écrivez votre code ici
# Créez les trois variables avec des valeurs NA
# Ensuite, affichez chaque variable dans l'ordre spécifié
Testez-vousCette leçon comprend un petit quiz. Commencez la leçon pour y répondre et suivre votre progression.
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4Opérateurs - Partie 2
Opérateurs logiques (AND, OR)Opérateurs logiques - Partie 2 (NOT)Récapitulatif - Logique simpleLogique vectorisée - Partie 1Logique vectorisée - Partie 27Calculateur de partage d'addition
Message de bienvenueRécupérer la saisie utilisateur
Calculer le pourboire et le totalPartager l'additionSortie formatée (sprintf)10FizzBuzz avec une variante
Présentation du jeuLa fonction FizzBuzzParcourir les nombresAjouter la variante2Variables et types de données
Type de données numériqueType de données entierType de données caractèreType de données logiqueVérification des types de donnéesConventions de nommageValeurs manquantes : NARécapitulatif - Création de variables8Boucles
Boucle ForBoucle WhileBreakSuivant (Continue)Récapitulatif - FactorielleGénération de séquences (seq, :)Boucles imbriquéesRécapitulatif - Saisie dynamique3Opérateurs, partie 1
Opérateurs arithmétiquesDivision entière et moduloOpérateurs d'affectationRécapitulatif - Mathématiques simplesOpérateurs de comparaison6Entrées/Sorties de base
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