La méthode la plus simple consiste à remplacer toutes les valeurs manquantes d'une variable par une valeur fixe. Pour choisir cette valeur, on analyse la variable pour les individus ayant des valeurs renseignées, il peut s'agir de : la moyenne, la médiane, la valeur la plus fréquente, valeur fixe, …
Les données manquantes par omission prévisible (MOP), également appelée données de non-réponses ou données non-ignorables, sont des données qui ne sont ni MA ni MCA. En ce sens, la valeur de la variable manquante est liée à la raison pour laquelle elle est manquante.
Dans certaines situations, par exemple lorsque les données manquantes sont totalement aléatoires, on peut avoir envie de remplacer les NA par une moyenne, ou une médiane. Pour cela, on peut utiliser la fonction `replace_na` du package `tidyr`.
Il existe des fonctions utiles pour contrôler la présence de données manquantes sous R is.na() ou na. omit() pour les supprimer. De nombreuses fonctions contournent les données manquantes avec le paramètre na. rm=T.
Mais si vous voulez supprimer les lignes qui contiennent des NA dans plusieurs colonnes, voire toutes les colonnes, il vaut mieux utiliser drop_na du package {tidyr}. Vous pourrez même utiliser les « helpers » comme pour la fonction select de {dplyr} pour choisir les colonnes avec des règles.
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Un moyen très courant de remplacer les valeurs manquantes consiste à utiliser la médiane. Ce ne sont que des méthodes très simples pour remplacer les valeurs manquantes, mais assurez-vous de consulter la page de Matt pour connaître les techniques appropriées dans chaque cas.
Valeurs aberrantes /Outliers
Une façon assez simple de détecter ces valeurs est de réaliser un box-plot pour chacune des variables. Un box plot est un graphique sous forme de rectangle où sont décrites les statistiques de la variables (les quartiles (Q1, médiane, Q3).
Afin de supprimer des valeurs nulles d'une trame de données, nous avons utilisé dropna() la fonction cette fonction supprimer des lignes/colonnes d'ensembles de données avec des valeurs nulles de différentes manières.
Par exemple, si la moyenne de 6 données était de 10, il faudrait multiplier 10 x 6 = 60 et puis ensuite enlever tous les données fournis pour trouver celle manquante.
Non applicable (not applicable) : quand deux éléments ou plus ne sont pas compatibles entre eux, le résultat est dit « non applicable ».
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Sélectionnez la cellule ou la plage de cellules qui contient la formule. Appuyez sur la touche Suppr.
Supprimer une bordure de cellule
Cliquez sur Accueil > flèche Bordures > Effacer la bordure, puis sélectionnez les cellules avec la bordure à effacer.
Une matrice peut être convertie en une trame de données en utilisant une fonction appelée as. data. frame() . Il prendra chaque colonne de la matrice et la convertira en chaque colonne de la trame de données.
La fonction type. convert(), qui fait partie du package reshape2, permet de convertir un vecteur de caractères en vecteur numérique.
La fonction subset() permet également d'extraire des colonnes d'un jeu de données. Pour cela, il faut utiliser l'argument select qui spécifie le nom (ou le numéro) des variables à extraire du jeu de données.
Pour créer une nouvelle variable, il suffit d'assigner des valeurs à une variable dont le nom n'existe pas encore dans le tableau. Si l'utilisateur assigne des valeurs à une variable dont le nom existe déjà dans le tableau, les valeurs originelles seront écrasées par les nouvelles valeurs.
Un DataFrame est un ensemble de Series Pandas indexées par une valeur. Dans cet article, nous allons présenter la structure des DataFrames puis, se pencher sur ses différents attributs et méthodes de base en expliquant leur utilité et leur fonctionnement.