Missingness के समूहित सारांश निकालना
अब जब आप nabular डेटा बना सकते हैं, तो आइए इसका उपयोग डेटा को एक्सप्लोर करने में करें। हम किसी दूसरे वैरिएबल की missingness के आधार पर summary statistics निकालेंगे।
इसके लिए हम निम्न चरण अपनाएँगे:
पहले,
bind_shadow()डेटा को nabular डेटा में बदलता है।अगला,
group_by()औरsummarize()का उपयोग करके mean और standard deviation निकालें, जिनके लिएmean()औरsd()फंक्शन का इस्तेमाल करें।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Missing Data से निपटना
अभ्यास निर्देश
oceanbuoysडेटासेट के लिए:bind_shadow()चलाएँ, फिर आर्द्रता (humidity_NA) की missingness के आधार परgroup_by()करें और dplyr केsummarize()का उपयोग करते हुए wind east west (wind_ew) के लिए mean और standard deviation निकालें।इसे दोहराएँ, लेकिन इस बार wind north south (
wind_ns) के लिए summaries निकालें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# `bind_shadow()` and `group_by()` humidity missingness (`humidity_NA`)
oceanbuoys %>%
___() %>%
group_by(___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___), # calculate mean of wind_ew
wind_ew_sd = ___)) # calculate standard deviation of wind_ew
# Repeat this, but calculating summaries for wind north south (`wind_ns`).
___ %>%
___ %>%
group_by(___) %>%
summarize(___ = ___(___),
___ = ___(___))