Začněte nyníZačněte zdarma

Nabular data a vyplňování podle chybějících hodnot

Souhrnné statistiky jsou užitečné, ale jak se říká, jeden obrázek vydá za tisíc slov.

V tomto cvičení si ukážeme, jak použít nabular data k prozkoumání variability jedné proměnné v závislosti na chybějících hodnotách jiné.

Budeme pracovat s datasetem oceanbuoys z balíčku naniar.

Toto cvičení je součástí kurzu

Práce s chybějícími daty v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Nejprve prozkoumej strukturu chybějících hodnot v datasetu oceanbuoys pomocí vis_miss().
  • Prozkoumej rozdělení rychlosti větru ve směru východ–západ (wind_ew) v závislosti na chybějících hodnotách teploty vzduchu – použij geom_density().
  • Prozkoumej rozdělení teploty moře v závislosti na chybějících hodnotách vlhkosti – použij geom_density().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# First explore the missingness structure of `oceanbuoys` using `vis_miss()`
vis_miss(___)

# Explore the distribution of `wind_ew` for the missingness  
# of `air_temp_c_NA` using  `geom_density()`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___, 
             color = air_temp_c_NA)) + 
  geom_density()

# Explore the distribution of sea temperature for the  
# missingness of humidity (humidity_NA) using  `geom_density()`
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density()
Upravit a spustit kód