Données nabulaires et synthèse selon la présence de valeurs manquantes
Dans cet exercice, nous allons voir comment utiliser les données nabular pour explorer la variation d'une variable en fonction des valeurs manquantes d'une autre.
Nous allons utiliser le jeu de données oceanbuoys de naniar, puis créer plusieurs graphiques des données à l'aide de facettes.
Cela vous permet d'examiner différentes couches de valeurs manquantes.
Cette activité fait partie du cours
Gérer les données manquantes avec R
Instructions de l’exercice
- Explorez la distribution du vent est-ouest (
wind_ew) selon la présence de valeurs manquantes pour la température de l'air à l'aide degeom_density()et en facettant selon les valeurs manquantes de la température de l'air (air_temp_c_NA). - Améliorez cette visualisation en coloriant selon la présence de valeurs manquantes de l'humidité (
humidity_NA).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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() +
___(~___)