欠損の組み合わせをさらに深掘りする
各欠損条件ごとのケース数について、少し追加情報があると便利です。
この演習では、summarize() 関数の中で n() を使って、観測されたケース数の情報を追加します。
さらに、湿度が欠損しているか（humidity_NA）と気温が欠損しているか（air_temp_c_NA）という組み合わせでもグループ化して集計します。
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
wind_ew に対して group_by() と summarize() を使って、次を行ってください。
air_temp_c_NAの欠損状況で集計する。air_temp_c_NAとhumidity_NAの欠損状況の組み合わせで集計する。
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。
# Summarize wind_ew by the missingness of `air_temp_c_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)
# Summarize wind_ew by missingness of `air_temp_c_NA` and `humidity_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___, ___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)