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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

Umgang mit fehlenden Daten in R

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Anleitung zur Übung

  • 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 Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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