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Datos nabular y rellenado según ausencia

Las estadísticas descriptivas son útiles, pero ya sabes: una imagen vale más que mil palabras.

En este ejercicio, vamos a ver cómo puedes usar datos nabular para explorar la variación de una variable en función de la ausencia de otra.

Usaremos el conjunto de datos oceanbuoys de naniar.

Este ejercicio forma parte del curso

Tratamiento de datos faltantes en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Primero, explora la estructura de ausencias de oceanbuoys usando vis_miss().
  • Explora la distribución del viento este-oeste (wind_ew) según la ausencia de la temperatura del aire usando geom_density().
  • Explora la distribución de la temperatura del mar según la ausencia de la humedad usando geom_density().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# First explore the missingness structure of `oceanbuoys` using `vis_miss()`
vis_miss(___)

# Explore the distribution of `wind_ew` for the missingness  
# of `air_temp_c_NA` using  `geom_density()`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___, 
             color = air_temp_c_NA)) + 
  geom_density()

# Explore the distribution of sea temperature for the  
# missingness of humidity (humidity_NA) using  `geom_density()`
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density()
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