보간 평가: 여러 변수에 걸쳐서
지금까지는 개별 변수 또는 변수 쌍과 그 보간값을 살펴보는 방법을 다뤘습니다. 하지만 때로는 여러 변수의 보간 결과를 한꺼번에 보고 싶을 때가 있습니다. 이를 위해서는 데이터를 가공하고 재배열하는 과정이 필요합니다. 이 레슨에서는 특히 nabular 데이터에서 사용할 때 다소 복잡해질 수 있는 이러한 데이터 랭글링 방법을 다룹니다. shadow_long() 함수는 이러한 시각화에 알맞은 형태로 데이터를 변환해 줍니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 결측치 다루기
연습 안내
shadow_long()을 사용해ocean_imp_mean의 보간된 데이터를 모으고,humidity와air_temp_c에 집중하세요.- 데이터를 출력해 확인하세요.
geom_histogram()으로 히스토그램을 그려 보간값을 탐색하세요. 값은 x축에 두고, 결측 여부로 채우며,variable로 패싯하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Gather the imputed data
ocean_imp_mean_gather <- shadow_long(___,
___,
___))
# Inspect the data
___
# Explore the imputations in a histogram
ggplot(ocean_imp_mean_gather,
aes(x = value, fill = value_NA)) +
geom_histogram() +
facet_wrap(~variable)