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अपनी पहली missing data visualizations

आपके डेटा में मिसिंग वैल्यूज़ कहाँ हैं, इसे समझना कठिन हो सकता है, और यहीं पर विज़ुअलाइज़ेशन बहुत मदद करता है.

फंक्शन vis_miss() डेटा में missingness का एक ओवरव्यू विज़ुअलाइज़ेशन बनाता है. इसमें मिसिंगनेस के आधार पर रो को क्लस्टर करने का विकल्प (cluster = TRUE) भी है; साथ ही कॉलम्स को सबसे ज़्यादा मिसिंग से सबसे कम मिसिंग तक सॉर्ट करने का विकल्प (sort_miss = TRUE) भी है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Missing Data से निपटना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

naniar के riskfactors डेटासेट का उपयोग करते हुए:

  • डेटा में missingness को विज़ुअलाइज़ करने के लिए vis_miss() का उपयोग करें.
  • मिसिंगनेस के कुछ क्लस्टर्स देखने के लिए cluster = TRUE के साथ vis_miss() का उपयोग करें.
  • vis_miss() का उपयोग करें और कॉलम्स को missingness के आधार पर व्यवस्थित करने के लिए sort_miss से मिसिंग्स को सॉर्ट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Visualize all of the missingness in the `riskfactors`  dataset
vis_miss(___)

# Visualize and cluster all of the missingness in the `riskfactors` dataset
vis_miss(___, ___ = TRUE)

# visualize and sort the columns by missingness in the `riskfactors` dataset
vis_miss(___, ___ = TRUE)
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