Quais são as melhores práticas para limpar dados em R?

1 Entenda os dados

Antes de mergulhar na limpeza, você deve entender a estrutura e o conteúdo do seu conjunto de dados. Use funções como Str() para explorar os tipos de dados e resumo() para obter uma visão geral dos dados. Essa avaliação inicial ajuda a identificar anomalias, como valores ausentes ou tipos de dados incorretos, que podem indicar problemas subjacentes. Entender o contexto de seus dados também é crucial; Saber o que cada variável representa permite uma limpeza e análise mais eficazes.

2 Dados Arrumados

Organizar seus dados significa estruturar conjuntos de dados para que cada variável forme uma coluna, cada observação forme uma linha e cada tipo de unidade observacional forme uma tabela. Esse conceito, conhecido como "dados arrumados", torna a análise de dados mais simples. Em R, você pode usar pacotes como 'tidyr' para dinamizar formatos mais longos ou mais largos, separar colunas ou combinar várias colunas em uma. Garantir que seus dados estejam arrumados é uma etapa fundamental no processo de limpeza.

3 Alça NA

Valores ausentes, indicados por NA em R, podem distorcer a análise se não forem manipulados corretamente. Você tem opções: remover, imputar ou analisá-los separadamente. Para remoção, na.omitir() pode excluir observações incompletas. A imputação, substituindo valores ausentes por substitutos como média ou mediana, pode ser feita com funções de pacotes como 'mouse' ou 'missForest'. Decida cuidadosamente com base na natureza dos seus dados e na análise pretendida.

4 Conversão de Tipo

Os tipos de dados são fundamentais para o tratamento de variáveis pelo R. Às vezes, talvez seja necessário converter tipos de dados para executar determinadas operações. Usar as.numeric() , como.fator() , ou funções semelhantes para converter tipos adequadamente. Seja cauteloso com os fatores; R os trata como variáveis categóricas, que podem afetar os cálculos se mal interpretados. Sempre confirme se os tipos de dados estão alinhados com a natureza dos dados.

5 Eliminar a duplicação de dados

Registros duplicados podem distorcer sua análise, levando a resultados imprecisos. Em R, use Duplicado() para encontrar duplicatas e único() ou diferente() do pacote 'dplyr' para removê-los. É importante determinar se as duplicatas são resultado de erros de entrada de dados ou representam repetições válidas antes de decidir removê-las.

6 Validação de dados

Por fim, valide seus dados para garantir que eles atendam a determinados critérios ou regras. Esta etapa pode detectar erros que as etapas de limpeza anteriores podem ter perdido. Use o pacote 'assertivo' para realizar verificações e afirmar condições dentro do seu conjunto de dados. A validação de dados é um processo contínuo que deve ser integrado às suas práticas rotineiras de gerenciamento de dados para manter a integridade de suas análises.

7 Veja o que mais considerar

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