Zkoumání variability podle chybějících hodnot: krabicové grafy
V předchozích cvičeních jsi pracoval/a s nabular daty a hustotními grafy, abys prozkoumal/a variabilitu proměnné v závislosti na chybějících hodnotách jiné proměnné.
Tentokrát použijeme dataset oceanbuoys z balíčku naniar a místo fazetování nebo jiných přístupů sáhneme po krabicových grafech, abychom prozkoumali různé vrstvy chybějících hodnot.
Toto cvičení je součástí kurzu
Práce s chybějícími daty v R
Pokyny k cvičení
- Prozkoumej rozložení rychlosti větru ve směru východ–západ (
wind_ew) v závislosti na chybějících hodnotách teploty vzduchu – použijgeom_boxplot(). - Tuto vizualizaci rozšiř fazetováním 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_boxplot()`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
ggplot(aes(x = air_temp_c___,
y = ____)) +
geom_____()
# Build upon this visualization by faceting by the missingness of humidity (`humidity_NA`).
oceanbuoys %>%
___() %>%
ggplot(aes(x = ___,
y = ___)) +
geom_____() +
facet_wrap(~___)