欠損状況でのグループ集計を行う
nabular データを作成できるようになったので、これを使ってデータを探索してみましょう。別の変数の欠損状況に基づいて要約統計量を計算します。
これを行うために、次のステップを踏みます。
まず、
bind_shadow()でデータを nabular データに変換します。次に、
group_by()とsummarize()を使って平均と標準偏差を計算します。関数はmean()とsd()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
演習の手順
oceanbuoysデータセットに対して：bind_shadow()を適用し、その後に湿度の欠損状況（humidity_NA）でgroup_by()し、dplyr のsummarize()を使って風の東西成分（wind_ew）の平均と標準偏差を計算します。同様に、風の南北成分（
wind_ns）についても要約を計算します。
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。
# `bind_shadow()` and `group_by()` humidity missingness (`humidity_NA`)
oceanbuoys %>%
___() %>%
group_by(___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___), # calculate mean of wind_ew
wind_ew_sd = ___)) # calculate standard deviation of wind_ew
# Repeat this, but calculating summaries for wind north south (`wind_ns`).
___ %>%
___ %>%
group_by(___) %>%
summarize(___ = ___(___),
___ = ___(___))