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Faceting के साथ missingness की जाँच (multiple plots)

geommisspoint() के साथ एक और उपयोगी तकनीक है कि आप multiple plots बनाकर missingness को explore करें.

जैसा कि हमने पिछले अभ्यासों में किया है, हम nabular डेटा का उपयोग करके अतिरिक्त faceted प्लॉट बना सकते हैं.

हम डेटा के मानों (जैसे year) और डेटा की विशेषताओं (जैसे missingness) के आधार पर multiple faceted प्लॉट भी बना सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Missing Data से निपटना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • geom_miss_point() और facet_wrap() का उपयोग करके यह जाँचिए कि wind_ew और air_temp_c में missingness, humidity की missingness के अनुसार कैसे बदलती है.
  • geom_miss_point() और facet_grid() का उपयोग करके यह जाँचिए कि wind_ew और air_temp_c में missingness, humidity की missingness और year के अनुसार कैसे बदलती है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Use geom_miss_point() and facet_wrap to explore how the missingness  
# in wind_ew and air_temp_c is different for missingness of humidity
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
           y = ___)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_wrap(~___)

# Use geom_miss_point() and facet_grid to explore how the missingness in wind_ew and air_temp_c 
# is different for missingness of humidity AND by year - by using `facet_grid(humidity_NA ~ year)`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             y = ___)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_grid(humidity_NA~year)
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