Cuando tus tareas diarias consisten en mucha edición de documentos, sabes que cada formato de documento necesita su propio enfoque y a veces software particular. Manejar un archivo NEIS aparentemente simple puede a veces detener todo el proceso, especialmente si intentas editar con herramientas inadecuadas. Para evitar este tipo de problemas, consigue un editor que cubra tus requisitos sin importar el formato del archivo y elimina registros en NEIS sin obstáculos.
Con DocHub, vas a trabajar con una herramienta de edición multifuncional para cualquier ocasión o tipo de documento. Reduce el tiempo que solías invertir en navegar por las características de tu antiguo software y aprende de nuestra interfaz de usuario intuitiva mientras realizas el trabajo. DocHub es una plataforma de edición en línea eficiente que maneja todos tus requisitos de procesamiento de documentos para prácticamente cualquier archivo, incluyendo NEIS. Ábrelo y ve directamente a la eficiencia; no se requiere capacitación previa ni leer guías para aprovechar los beneficios que DocHub aporta a la gestión de documentos. Comienza tomando unos momentos para registrar tu cuenta ahora.
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hola a todos, soy eugene lachlan y bienvenidos a mi serie de cortos videos de cómo hacer. en este video vamos a aprender cómo eliminar registros con datos faltantes en r. ahora, cuando estamos realizando análisis de datos, es bastante común que nos encontremos con registros o líneas en un conjunto de datos donde algunos valores están faltando. esto podría ser debido a que los datos no se registraron o a un error de entrada del usuario, y así sucesivamente. pero necesitamos poder manejar estos registros faltantes porque pueden alterar o arruinar nuestros cálculos o cualquier análisis de datos que hagamos. y hay varias formas de tratar con valores faltantes, y la primera que quiero revisar en este video es cómo eliminar cualquier registro que tenga un valor faltante en él del conjunto de datos. así que voy a echar un vistazo a un conjunto de datos aquí, se llama 74_guion bajo data_guion bajo file.csv. este archivo de datos, más todos nuestros scripts y todos los archivos de datos utilizados en esta serie, están disponibles en mi github y encontrarás un enlace a eso en la sección de información en t