na-per-col

datawrangling

string

Published

November 15, 2023

Aufgabe

Zählen Sie die Anzahl der fehlenden Werte pro Spalte im Datensatz penguins.

Zeigen Sie einen prägnanten Weg.

Hinweise:

Orientieren Sie sich im Übrigen an den allgemeinen Hinweisen des Datenwerks.

data("penguins", package = "palmerpenguins")  # ggf. das Paket vorab installieren

Lösung

Important

Wie oft in einer Sprache, gibt es mehrere Wege, eine Sache auszudrücken. So auch in R. Im Folgenden sind mehrere Lösungen vorgeschlagen. Sie müssen nicht alle kennen. Es reicht, wenn Sie eine einzige kennen (es sei denn, Sie wollen ein Experte sein oder werden). Betrachten Sie es als eine Frage des Geschmacks: Das Menü ist vor Ihnen ausgebreitet, und Sie greifen zu dem, was Ihnen am meisten zusagt. \(\square\)

library(tidyverse)
library(easystats)
library(skimr)

Weg 1

penguins |> 
  purrr::map_int(~ sum(is.na(.)))

          species            island    bill_length_mm     bill_depth_mm 
                0                 0                 2                 2 
flipper_length_mm       body_mass_g               sex              year 
                2                 2                11                 0

Weg 2

colSums(is.na(penguins))

          species            island    bill_length_mm     bill_depth_mm 
                0                 0                 2                 2 
flipper_length_mm       body_mass_g               sex              year 
                2                 2                11                 0

Weg 3

describe_distribution(penguins)

Variable	Mean	SD	IQR	Min	Max	Skewness	Kurtosis	n	n_Missing
bill_length_mm	43.92193	5.4595837	9.300	32.1	59.6	0.0531181	-0.8760270	342	2
bill_depth_mm	17.15117	1.9747932	3.125	13.1	21.5	-0.1434646	-0.9068661	342	2
flipper_length_mm	200.91520	14.0617137	23.250	172.0	231.0	0.3456818	-0.9842729	342	2
body_mass_g	4201.75439	801.9545357	1206.250	2700.0	6300.0	0.4703293	-0.7192219	342	2
year	2008.02907	0.8183559	2.000	2007.0	2009.0	-0.0537278	-1.5049366	344	0

Allerdings berücksichtigt describe_distribution nur metrische Spalten.

Weg 4

summary(penguins)

      species          island    bill_length_mm  bill_depth_mm  
 Adelie   :152   Biscoe   :168   Min.   :32.10   Min.   :13.10  
 Chinstrap: 68   Dream    :124   1st Qu.:39.23   1st Qu.:15.60  
 Gentoo   :124   Torgersen: 52   Median :44.45   Median :17.30  
                                 Mean   :43.92   Mean   :17.15  
                                 3rd Qu.:48.50   3rd Qu.:18.70  
                                 Max.   :59.60   Max.   :21.50  
                                 NA's   :2       NA's   :2      
 flipper_length_mm  body_mass_g       sex           year     
 Min.   :172.0     Min.   :2700   female:165   Min.   :2007  
 1st Qu.:190.0     1st Qu.:3550   male  :168   1st Qu.:2007  
 Median :197.0     Median :4050   NA's  : 11   Median :2008  
 Mean   :200.9     Mean   :4202                Mean   :2008  
 3rd Qu.:213.0     3rd Qu.:4750                3rd Qu.:2009  
 Max.   :231.0     Max.   :6300                Max.   :2009  
 NA's   :2         NA's   :2

Weg 5

skim(penguins)

Data summary
Name	penguins
Number of rows	344
Number of columns	8
_______________________
Column type frequency:
factor	3
numeric	5
________________________
Group variables	None

Variable type: factor

skim_variable	n_missing	complete_rate	ordered	n_unique	top_counts
species	0	1.00	FALSE	3	Ade: 152, Gen: 124, Chi: 68
island	0	1.00	FALSE	3	Bis: 168, Dre: 124, Tor: 52
sex	11	0.97	FALSE	2	mal: 168, fem: 165

Variable type: numeric

skim_variable	n_missing	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
bill_length_mm	2	0.99	43.92	5.46	32.1	39.23	44.45	48.5	59.6	▃▇▇▆▁
bill_depth_mm	2	0.99	17.15	1.97	13.1	15.60	17.30	18.7	21.5	▅▅▇▇▂
flipper_length_mm	2	0.99	200.92	14.06	172.0	190.00	197.00	213.0	231.0	▂▇▃▅▂
body_mass_g	2	0.99	4201.75	801.95	2700.0	3550.00	4050.00	4750.0	6300.0	▃▇▆▃▂
year	0	1.00	2008.03	0.82	2007.0	2007.00	2008.00	2009.0	2009.0	▇▁▇▁▇

Categories:

R
wrangling
na
string