Estudio y Depuración de Datos
  • Declaración de autoría
  • Tema 1: Análisis Exploratorio de Datos
    • Tipos de variables
      • Ejercicio: Tipos de Datos
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    • Codificación y Transformación
      • Ejercicio: Codificación y Transformación
        • Resultados
    • Descriptivos, Gráficos y Tablas
      • Ejercicio: Gráficos y Tablas
        • Resultados
    • Ejemplo de un análisis descriptivo básico para detectar errores e incongruencias
    • PRACTICA 1
      • Resultados
  • Tema 2: Control de integridad de los datos
    • Introducción a los datos atípicos
      • Ejercicios
        • Resultados
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (univariante)
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (bivariante)
      • Ejercicio I
        • Resultados
    • Detección de datos atípicos y su tratamiento (automatización)
      • Ejercicio I - automatización
        • Resultados
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (multivariante)
      • Ejercicio II
        • Resultados
    • Detección y tratamiento de duplicados
      • Ejercicio
        • Reusltados
    • Ejemplo de detección y tratamiento de atípicos y duplicados
      • Resultados
    • PRACTICA 2
      • Resultados
  • Tema 3: Valores Perdidos
    • Detección de datos perdidos
      • Ejercicios
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación Simple)
      • Ejercicio - Epidemia Ébola
        • Resultados
      • Ejercicio - Tipos de datos missing
        • Resultados
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación Múltiple con MICE)
      • Ejercicio - MICE
        • Resultados
    • PRACTICA 3
  • Bibliografía
    • 📚Bibliografía
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  1. Tema 2: Control de integridad de los datos
  2. Detección y tratamiento de duplicados
  3. Ejercicio

Reusltados

  • Identifica los duplicados en toda las fila

df[duplicated(df), ]

  • Identifica los IDs duplicados

df$ID[duplicated(df$ID)]

  • Elimina los duplicados manteniendo la primera observación que aparece

df_sin_duplicados<-distinct(df)

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Last updated 1 month ago