LoslegenKostenlos starten

Fehlende Daten mit Streudiagrammen erkunden

Fehlende Werte in einem Streudiagramm in ggplot2 werden standardmäßig entfernt, mit einer Warnmeldung.

Wir können fehlende Werte in einem Streudiagramm anzeigen, indem wir geom_miss_point() verwenden – ein spezielles ggplot2-Geom, das die fehlenden Werte in den Plot verschiebt und 10 % unterhalb des Minimums der Variable darstellt.

Üben wir diese Visualisierung mit dem Datensatz oceanbuoys.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Umgang mit fehlenden Daten in R</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Untersuche die Missingness in Wind Ost-West (wind_ew) und Lufttemperatur und zeige sie mit geom_miss_point() an.
  • Untersuche die Missingness in Luftfeuchtigkeit und Lufttemperatur und zeige sie mit geom_miss_point() an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Explore the missingness in wind and air temperature, and  
# display the missingness using `geom_miss_point()`
ggplot(oceanbuoys,
       aes(x = ___,
           y = ___)) + 
  geom_miss_point()

# Explore the missingness in humidity and air temperature,  
# and display the missingness using `geom_miss_point()`
ggplot(___,
       aes(x = ___,
           y = ___)) + 
  geom_miss_point()
Code bearbeiten und ausführen