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Nabular डेटा और missingness के अनुसार सारांश

इस अभ्यास में, आप देखेंगे कि किसी एक वैरिएबल में होने वाले बदलाव को दूसरे वैरिएबल की missingness के आधार पर जाँचने के लिए nabular डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है.

हम naniar के oceanbuoys डेटासेट का उपयोग करेंगे, और फिर facets की मदद से डेटा के कई प्लॉट बनाएँगे.

इससे आप missingness की अलग-अलग परतों को एक्सप्लोर कर पाएँगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Missing Data से निपटना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • air temperature की missingness के लिए wind east west (wind_ew) का वितरण geom_density() से एक्सप्लोर करें, और air temperature (air_temp_c_NA) की missingness के आधार पर faceting करें.
  • इस visualization को और बेहतर बनाएँ, humidity (humidity_NA) की missingness के आधार पर fill जोड़कर.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Explore the distribution of wind east west (wind_ew) for the missingness of air temperature 
# using geom_density() and faceting by the missingness of air temperature (air_temp_c_NA).
___ %>%
  bind_shadow(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___)) + 
  geom_density() + 
  facet_wrap(~___)

# Build upon this visualization by coloring by the missingness of humidity (humidity_NA).
___ %>%
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density() + 
  ___(~___)
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