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Weitere Kombinationen von Missingness erkunden

Es kann hilfreich sein, ein paar zusätzliche Informationen über die Anzahl der Fälle in jeder Missing-Bedingung zu bekommen.

In dieser Übung fügen wir Informationen über die Anzahl der beobachteten Fälle hinzu, indem wir n() innerhalb der Funktion summarize() verwenden.

Anschließend fügen wir eine weitere Gruppierungsebene hinzu, indem wir uns die Kombination ansehen, bei der die Luftfeuchtigkeit fehlt (humidity_NA) und die Lufttemperatur fehlt (air_temp_c_NA).

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

Verwende group_by() und summarize() auf wind_ew:

  • Fasse nach dem Missingness-Status von air_temp_c_NA zusammen.
  • Fasse nach dem Missingness-Status von air_temp_c_NA und humidity_NA zusammen.

Interaktive praktische Übung

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

# Summarize wind_ew by the missingness of `air_temp_c_NA`
oceanbuoys %>% 
  bind_shadow() %>%
  group_by(___) %>%
  summarize(wind_ew_mean = mean(___),
            wind_ew_sd = sd(___),
            n_obs = ___)

# Summarize wind_ew by missingness of `air_temp_c_NA` and `humidity_NA`
oceanbuoys %>% 
  bind_shadow() %>%
  group_by(___, ___) %>%
  summarize(wind_ew_mean = mean(___),
            wind_ew_sd = sd(___),
            n_obs = ___)
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