欠損ごとのばらつきを探る：箱ひげ図
これまでの演習では、nabular データと密度プロットを使って、ある変数の欠損状況ごとに別の変数のばらつきを調べました。
ここでは、naniar の oceanbuoys データセットを使い、ファセットなどの代わりに箱ひげ図を用いて、欠損の層ごとの違いを可視化します。
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
geom_boxplot()を使って、気温の欠損ごとに風の東西成分（wind_ew）の分布を可視化します。- この可視化を拡張し、湿度の欠損（
humidity_NA）でファセット分割します。
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。
# Explore the distribution of wind east west (`wind_ew`) for
# the missingness of air temperature using `geom_boxplot()`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
ggplot(aes(x = air_temp_c___,
y = ____)) +
geom_____()
# Build upon this visualization by faceting by the missingness of humidity (`humidity_NA`).
oceanbuoys %>%
___() %>%
ggplot(aes(x = ___,
y = ___)) +
geom_____() +
facet_wrap(~___)