결측 패턴 시각화하기

다음 함수를 사용해 다양한 방식으로 결측 패턴을 시각화해 보세요.

전체적인 결측 패턴을 살피는 gg_miss_upset().
관심 요인인 marriage가 있는 데이터셋에 쓰는 gg_miss_fct().
시계열 데이터셋의 결측을 탐색하는 gg_miss_span().

결측과 패싯팅(faceting) 결과에서 무엇이 보이나요?

gg_miss_upset()으로 airquality 데이터셋의 결측 패턴을 탐색하세요.
gg_miss_fct()로 riskfactors 데이터셋에서 marital 변수에 따라 결측이 어떻게 달라지는지 살펴보세요.
gg_miss_span()으로 pedestrian 데이터셋에서 hourly_counts 변수의 결측이 구간 3000에서 어떻게 변하는지 탐색하세요(2000–5000 범위의 다른 구간도 시도해 보세요).
구간을 1000으로 설정하고, facet 인수에 month를 포함해 hourly_counts에 대한 month의 영향을 탐색하세요.