결측 여부에 따른 변화 탐색: 박스플롯
앞선 연습에서는 다른 변수의 결측 여부에 따라 변수의 변화를 탐색하기 위해 nabular 데이터를 밀도 그래프와 함께 사용했어요.
이번에는 naniar의 oceanbuoys 데이터셋을 사용하고, 격자 분할(facets)이나 다른 방법 대신 박스플롯을 사용해 결측의 다양한 양상을 살펴보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 결측치 다루기
연습 안내
geom_boxplot()을 사용해, 공기 온도의 결측 여부에 따라 동서풍(wind_ew)의 분포를 탐색하세요.- 여기에 습도(
humidity_NA)의 결측 여부로 패싯을 적용해 시각화를 확장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(~___)