Пропущенные значения

Задание №1

Изучите функцию colSums().

Используйте функцию colSums(), чтобы подсчитать количество пропущенных значений в каждом столбце набора данных airquality.

Задание №2

Изучите функцию rowSums().

Посчитайте, сколько строчек из набора данных airquality содержат хотя бы одно NA.

Выведите в явном виде только те строки набора данных airquality, которые содержат ровно 2 NA.

Списки

Задание №3

Создайте список, содержащий информцию об успеваемости студентов, воспользовавшись предложенным кодом ниже:

students <- list(
  st1 = list(
    name = 'Mari',
    age = 22,
    group = 401,
    courses = c('Bioinfmatics', 'R', 'Maths', 'History'),
    grades = c('Bioinfmatics' = 95, 'R' = 98, 'Maths' = 92, 'History' = 87)
  ),
  st2 = list(
    name = 'Boris',
    age = 21,
    group = 401,
    courses = c('Bioinfmatics', 'R', 'Maths', 'History'),
    grades = c('Bioinfmatics' = 95, 'R' = 75, 'Maths' = 92, 'History' = NA)
  ),
  st3 = list(
    name = 'Nora',
    age = 19,
    group = 201,
    courses = c('Bioinfmatics', 'Maths'),
    grades = c('Bioinfmatics' = 91, 'Maths' = 89)
  )

  
)

Для скольких студентов есть информация об успеваемости?

Какой средний балл у студента из второго элемента списка?

Как зовут студента из второго элемента списка?

Какой балл по R у первого студента из списка?

Выведите в виде вектора оценки третьего студента.

Сколько предметов пройдено у студента из третьего элемента списка?

Добавьте нового студента, данные придумайте сами.

Базовая графика

Задание №4

Постройте точковый график по набору данных iris: Petal.Width от Petal.Length в логарифмческих осях.

Дайте названия графику и осям.

Измените форму точек.

Покрасьте точки в зависимости от вида ирисов.

Увеличьте все текстовые элементы на вашем графике.

Задайте цвета заголовку графика (col.main), названию осей (col.lab).