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मिसिंगनेस के और संयोजनों की अतिरिक्त जाँच

हर मिसिंग कंडीशन में केसों की संख्या के बारे में थोड़ा अतिरिक्त विवरण पाना उपयोगी हो सकता है.

इस अभ्यास में, हम summarize() फंक्शन के अंदर n() का उपयोग करके ऑब्ज़र्व्ड केसों की संख्या की जानकारी जोड़ेंगे.

फिर हम ग्रुपिंग का एक अतिरिक्त स्तर जोड़ेंगे: आर्द्रता के मिसिंग होने (humidity_NA) और वायु तापमान के मिसिंग होने (air_temp_c_NA) के संयोजन को देखकर.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Missing Data से निपटना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

wind_ew पर group_by() और summarize() का उपयोग करते हुए:

  • air_temp_c_NA की मिसिंगनेस के आधार पर सारांश बनाइए.
  • air_temp_c_NA और humidity_NA की मिसिंगनेस के आधार पर सारांश बनाइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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 = ___)
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