欠損パターンの可視化

次の関数を使って、欠損のパターンを可視化する練習をしましょう。

全体的な欠損パターンには gg_miss_upset()
関心のある因子（ここでは結婚：marriage）をもつデータセットには gg_miss_fct()
時系列データの欠損を探るには gg_miss_span()

欠損とファセット化の結果について、どんな点に気づきますか？

airquality データセットの欠損パターンを gg_miss_upset() で確認します。
riskfactors データセットで、marital 変数に沿って欠損がどのように変化するかを gg_miss_fct() で確認します。
pedestrian データセットで、hourly_counts 変数の欠損がスパン3000でどのように変化するかを確認します（2000〜5000の範囲で他のスパンも試せます）。
スパン1000で、facet 引数に month を指定して、hourly_counts に対する month の影響を探索します。