シャドウ行列データの作成
欠損データは扱いが難しいことがあります。多くの場合、はっきり目立つわけではなく、データの草むらに紛れ込んでいるからです。
欠損値を見つけやすくする一つの方法は、データの見方を変えることです。すべての値について、「欠損しているか、していないか」という視点で考えます。
R の as_shadow() 関数は、データフレームをシャドウ行列に変換します。これは、各値が欠損（NA）か非欠損（!NA）かで表される特別なデータ形式です。
シャドウ行列の列名は元データと同じですが、末尾にサフィックス _NA が付きます。
データの値とその欠損状態を対応づけて追跡・比較するには、bind_shadow() 関数を使います。通常のデータにシャドウ行列の列を結合したこの形式は、nabular データと呼ばれます。
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
演習の手順
oceanbuoys データセットを使って、次を行ってください。
as_shadow()でシャドウ行列データを作成するbind_shadow()でシャドウを元データに結合して nabular データを作成するbind_shadow(only_miss = TRUE)を使って、欠損がある変数だけを結合する
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。
# Create shadow matrix data with `as_shadow()`
___(___)
# Create nabular data by binding the shadow to the data with `bind_shadow()`
___(___)
# Bind only the variables with missing values by using bind_shadow(only_miss = TRUE)
___(___, ___ = TRUE)