Créer une matrice d’ombre (shadow matrix)
Les données manquantes peuvent être difficiles à appréhender, car elles ne se signalent pas d’elles‑mêmes et se cachent souvent dans la masse des données.
Pour mieux les mettre en évidence, on peut changer de point de vue : considérer chaque valeur comme « manquante » ou « non manquante ».
La fonction as_shadow() en R transforme un dataframe en « shadow matrix », un format de données spécial où les valeurs sont soit manquantes (NA), soit non manquantes (!NA).
Les noms de colonnes d’une shadow matrix sont les mêmes que ceux des données, mais avec un suffixe ajouté _NA.
Pour suivre et comparer les valeurs aux états de manquance, utilisez la fonction bind_shadow(). Avoir les données dans ce format, où la shadow matrix est liée aux données d’origine, s’appelle des données nabular.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Gérer les données manquantes en R</cours>Instructions de l’exercice
Avec le jeu de données oceanbuoys :
- Créez une shadow matrix avec
as_shadow() - Créez des données nabular en liant la shadow aux données avec
bind_shadow() - Ne liez que les variables ayant des valeurs manquantes en utilisant
bind_shadow(only_miss = TRUE)
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create shadow matrix data with `as_shadow()`
___(___)
# Create nabular data by binding the shadow to the data with `bind_shadow()`
___(___)
# Bind only the variables with missing values by using bind_shadow(only_miss = TRUE)
___(___, ___ = TRUE)