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Facetado para explorar ausencias (gráficos múltiples)

Otra técnica útil con geommisspoint() es explorar las ausencias creando varios gráficos.

Como hicimos en los ejercicios anteriores, podemos usar los datos nabular para ayudarnos a crear gráficos facetados adicionales.

Incluso podemos crear múltiples facetas según valores del conjunto de datos, como el año, y características de los datos, como la ausencia de valores.

Este ejercicio forma parte del curso

Tratamiento de datos faltantes en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa geom_miss_point() y facet_wrap() para explorar cómo la ausencia de valores en wind_ew y air_temp_c es diferente según la ausencia de humidity.
  • Usa geom_miss_point() y facet_grid() para explorar cómo la ausencia de valores en wind_ew y air_temp_c varía según la ausencia de humidity y por year.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Use geom_miss_point() and facet_wrap to explore how the missingness  
# in wind_ew and air_temp_c is different for missingness of humidity
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
           y = ___)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_wrap(~___)

# Use geom_miss_point() and facet_grid to explore how the missingness in wind_ew and air_temp_c 
# is different for missingness of humidity AND by year - by using `facet_grid(humidity_NA ~ year)`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             y = ___)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_grid(humidity_NA~year)
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