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散布図でインプテーションした値を可視化する

ここでは、第3章で見た geom_miss_point() を使ったプロットのひとつを再現してみます。

そのために、データのレンジよりも下側に値をインプテーションします。これはデータを探索するための特殊なインプテーションです。今回のインプテーションは、私たちが練習すべき「欠損値を追跡する方法」を示すためのものです。データのレンジより下にインプテーションするには、impute_below_all() 関数を使います。

この演習はコースの一部です

Rでの欠損データの扱い方

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演習の手順

oceanbuoys データを使って、次を行ってください。

  • bind_shadow()、impute_below_all()、add_label_shadow() を用いて、欠損値をインプテーションし、同時に追跡します。
  • x軸に風、y軸に気温を取り、air_temp_c_NA で欠損している気温を色分けして、欠損状況を可視化します。
  • x軸に湿度、y軸に気温を取り、変数 any_missing を使って、いずれかが欠損しているケースを色分けして可視化します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Impute and track the missing values
ocean_imp_track <- bind_shadow(___) %>% 
  impute_below_all() %>% 
  add_label_shadow()

# Visualize the missingness in wind and air temperature,  
# coloring missing air temp values with air_temp_c_NA
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___, color = ___)) + 
  geom_point()

# Visualize humidity and air temp, coloring any missing cases using the variable any_missing
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___, color = ___)) +  
  geom_point()
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