Začněte nyníZačněte zdarma

Nabular data a sumarizace podle chybějících hodnot

V tomto cvičení se podíváme na to, jak pomocí nabular dat zkoumat variabilitu jedné proměnné v závislosti na chybějících hodnotách jiné proměnné.

Budeme pracovat s datasetem oceanbuoys z balíčku naniar a vytvoříme několik grafů pomocí fazetování.

Tak si budeš moct prozkoumat různé vrstvy chybějících hodnot.

Toto cvičení je součástí kurzu

Práce s chybějícími daty v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Prozkoumej rozložení větru ve směru východ–západ (wind_ew) v závislosti na chybějících hodnotách teploty vzduchu pomocí geom_density() a fazetování podle chybějících hodnot teploty vzduchu (air_temp_c_NA).
  • Tuto vizualizaci rozšiř tak, že přidáš barevné odlišení podle chybějících hodnot vlhkosti (humidity_NA).

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Explore the distribution of wind east west (wind_ew) for the missingness of air temperature 
# using geom_density() and faceting by the missingness of air temperature (air_temp_c_NA).
___ %>%
  bind_shadow(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___)) + 
  geom_density() + 
  facet_wrap(~___)

# Build upon this visualization by coloring by the missingness of humidity (humidity_NA).
___ %>%
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density() + 
  ___(~___)
Upravit a spustit kód