산점도로 대치값 시각화하기
이제 3장에서 geom_miss_point()로 확인했던 이전 플롯 중 하나를 다시 만들어 보겠습니다.
이를 위해서는 데이터 범위 아래로 값을 대치해야 합니다. 이는 데이터를 탐색하기 위한 특별한 대치 방식입니다. 이 대치를 통해 우리가 연습해야 할 핵심, 즉 결측값을 추적하는 방법을 보여 드립니다. 데이터 범위 아래로 대치하려면 impute_below_all() 함수를 사용합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 결측치 다루기
연습 안내
oceanbuoys 데이터를 사용해 다음을 수행하세요.
bind_shadow(),impute_below_all(),add_label_shadow()를 사용해 결측값을 대치하고 추적하세요.- x축에는 wind, y축에는 air temperature의 결측 여부를 시각화하고, 결측인 air temp 값은
air_temp_c_NA로 색을 구분하세요. - x축에는 humidity, y축에는 air temp를 시각화하고, 결측이 하나라도 있는 경우는 변수
any_missing으로 색을 구분하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Impute and track the missing values
ocean_imp_track <- bind_shadow(___) %>%
impute_below_all() %>%
add_label_shadow()
# Visualize the missingness in wind and air temperature,
# coloring missing air temp values with air_temp_c_NA
ggplot(___,
aes(x = ___, y = ___, color = ___)) +
geom_point()
# Visualize humidity and air temp, coloring any missing cases using the variable any_missing
ggplot(___,
aes(x = ___, y = ___, color = ___)) +
geom_point()