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Explorer la dépendance de l'absence de valeurs

Pour comprendre la structure de l'absence de valeurs dans les données, vous pouvez observer comment le tri modifie la façon dont ces valeurs manquantes apparaissent.

Avec l'ensemble de données oceanbuoys, explorez l'absence de valeurs avec vis_miss(), puis réorganisez selon quelques variables différentes.

Ce n'est pas une démarche définitive, mais cela vous aidera à commencer à poser les bonnes questions sur vos données. Nous verrons des techniques plus puissantes au prochain chapitre.

Cette activité fait partie du cours

Gérer les données manquantes avec R

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Instructions de l’exercice

En utilisant l'ensemble de données oceanbuoys :

  • Triez selon les variables year, latitude et wind_ew en utilisant vis_miss().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Arrange by year
___ %>% arrange(___) %>% vis_miss()

# Arrange by latitude
___ %>% ___(___) %>% vis_miss()

# Arrange by wind_ew (wind east west)
___ %>% ___(___) %>% ___()
Modifier et exécuter le code