Approfondir l’exploration des combinaisons de valeurs manquantes
Il peut être utile d’avoir un peu plus d’informations sur le nombre de cas dans chaque condition de valeurs manquantes.
Dans cet exercice, nous allons ajouter une information sur le nombre de cas observés en utilisant n() dans la fonction summarize().
Nous ajouterons ensuite un niveau supplémentaire de regroupement en examinant la combinaison « humidity manquante » (humidity_NA) et « température de l’air manquante » (air_temp_c_NA).
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Gérer les données manquantes en R</cours>Instructions de l’exercice
En utilisant group_by() et summarize() sur wind_ew :
- Résumez selon la présence de valeurs manquantes de
air_temp_c_NA. - Résumez selon la présence de valeurs manquantes de
air_temp_c_NAethumidity_NA.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Summarize wind_ew by the missingness of `air_temp_c_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)
# Summarize wind_ew by missingness of `air_temp_c_NA` and `humidity_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___, ___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)