nabular 데이터로 범위 아래로 대치하기
대치한 값을 계속 추적해야 합니다. 그렇지 않으면 대치값의 품질을 평가하기가 매우 어렵습니다.
이번에는 데이터를 대치해 보고, 데이터 범위 아래의 값으로 대치하여 이전 연습 문제에서 만든 시각화를 다시 만들어 보겠습니다.
이 방법은 결측 패턴을 더 탐색하는 데 매우 유용하며, 결측값 대치의 기본 틀도 제공합니다.
먼저 impute_below_all()로 데이터 범위 아래로 대치한 다음, 데이터를 시각화하겠습니다. 이 경우 어디에 결측값이 있었는지는 보이지만, 이를 추적할 방법이 필요하다는 점을 알 수 있습니다. 결측값 추적 프로그래밍 패턴이 여기에 도움이 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 결측치 다루기
연습 안내
oceanbuoys 데이터를 사용해 주세요.
impute_below_all()을(를) 사용해 범위 아래로 대치하세요.- x축은
wind_ew, y축은air_temp_c로 하여 새로 대치된 값을 시각화하세요. bind_shadow(),impute_below_all(),add_label_shadow()로 대치하고 추적하세요.- 플롯을 표시하고 대치된 값을 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Impute the oceanbuoys data below the range using `impute_below`.
ocean_imp <- impute_below_all(___)
# Visualize the new missing values
ggplot(___,
aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point()
# Impute and track data with `bind_shadow`, `impute_below_all`, and `add_label_shadow`
ocean_imp_track <- bind_shadow(___) %>%
___() %>%
___()
# Look at the imputed values
___