1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Práce s chybějícími daty v R
Connected

cvičení

Vizualizace vzorců chybějících hodnot

Procvičme si různé způsoby vizualizace vzorců chybějících hodnot:

  • gg_miss_upset() pro celkový přehled vzorců chybějících hodnot.
  • gg_miss_fct() pro dataset, který obsahuje faktor zájmu: manželský stav.
  • a gg_miss_span() pro prozkoumání chybějících hodnot v časové řadě.

Co si všímáš ve vztahu mezi chybějícími hodnotami a rozdělením dat do skupin?

Pokyny

100 XP
  • Prozkoumej vzorec chybějících hodnot v datasetu airquality pomocí funkce gg_miss_upset().
  • Pomocí funkce gg_miss_fct() zjisti, jak se chybějící hodnoty v datasetu riskfactors mění napříč proměnnou marital.
  • Pomocí funkce gg_miss_span() prozkoumej, jak se chybějící hodnoty v datasetu pedestrian mění u proměnné hourly_counts přes úsek délky 3000 (můžeš zkusit i jiné hodnoty v rozsahu 2000–5000).
  • Zahrnutím proměnné month do argumentu facet s délkou úseku 1000 prozkoumej její vliv na hourly_counts.