Aan de slagGa gratis aan de slag

Facetting om ontbrekende waarden te verkennen (meerdere grafieken)

Een andere handige techniek met geommisspoint() is om ontbrekende waarden te verkennen door meerdere grafieken te maken.

Net zoals we in de vorige oefeningen hebben gedaan, kunnen we de nabular-gegevens gebruiken om extra gefacetteerde grafieken te maken.

We kunnen zelfs meerdere gefacetteerde grafieken maken op basis van waarden in de data, zoals year, en kenmerken van de data, zoals ontbrekende waarden.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Omgaan met ontbrekende gegevens in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Gebruik geom_miss_point() en facet_wrap() om te verkennen hoe de ontbrekende waarden in wind_ew en air_temp_c verschillen afhankelijk van het ontbreken van humidity.
  • Gebruik geom_miss_point() en facet_grid() om te verkennen hoe de ontbrekende waarden in wind_ew en air_temp_c verschillen afhankelijk van het ontbreken van humidity en per year.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Use geom_miss_point() and facet_wrap to explore how the missingness  
# in wind_ew and air_temp_c is different for missingness of humidity
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
           y = ___)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_wrap(~___)

# Use geom_miss_point() and facet_grid to explore how the missingness in wind_ew and air_temp_c 
# is different for missingness of humidity AND by year - by using `facet_grid(humidity_NA ~ year)`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             y = ___)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_grid(humidity_NA~year)
Code bewerken en uitvoeren