Datos nabulares y resumen por ausencia
En este ejercicio vamos a ver cómo 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, y crearemos varios gráficos del conjunto de datos utilizando facetas.
Esto te permite explorar diferentes capas de ausencia de datos.
Este ejercicio forma parte del curso
Tratamiento de datos faltantes en R
Instrucciones del ejercicio
- Explora la distribución del viento este-oeste (
wind_ew) según la ausencia de temperatura del aire usandogeom_density()y creando facetas por la ausencia de temperatura del aire (air_temp_c_NA). - Mejora esta visualización rellenando según la ausencia de humedad (
humidity_NA).
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Explore the distribution of wind east west (wind_ew) for the missingness of air temperature
# using geom_density() and faceting by the missingness of air temperature (air_temp_c_NA).
___ %>%
bind_shadow(___) %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
geom_density() +
facet_wrap(~___)
# Build upon this visualization by coloring by the missingness of humidity (humidity_NA).
___ %>%
___(___) %>%
ggplot(aes(x = ___,
color = ___)) +
geom_density() +
___(~___)