Rではじめるデータサイエンス

9.5

 欠損値

141

#> 2 Afghanistan 2000 2666/20595360

#> 3 Brazil 1999 37737/172006362

#> 4 Brazil 2000 80488/174504898

#> 5 China 1999 212258/1272915272

#> 6 China 2000 213766/1280428583

1.

separate()

で引数

extra

と

fill

は何をするか。次の簡単なデータセットで、さまざまなオプ

ションを試してみなさい。

tibble(x = c("a,b,c", "d,e,f,g", "h,i,j")) %>%

separate(x, c("one", "two", "three"))

tibble(x = c("a,b,c", "d,e", "f,g,i")) %>%

separate(x, c("one", "two", "three"))

2.

unite()

と

separate()

にはともに

remove

引数がある。これは何をするか。なぜ

FALSE

に設定す

るか。

3.

separate()

と

extract()

を比較対照しなさい。分割には位置、区切り文字、グループという

3種類があるのに、結合は1つだけなのはなぜか。

9.5

 欠損値

データセットの表現を変更すると欠損値について重要な問題が生じます。驚くかもしれませんが、

欠損値には2 つの形態があります。

●

明示的、すなわち

NA

というフラグで示す。

●

暗黙的、すなわちデータに単 ...