Użycie faset do eksploracji brakujących danych
Ponieważ geom_miss_point() jest geomem ggplot, możesz go używać razem z funkcjami ggplot2, takimi jak fasetowanie.
Dzięki temu możesz szybko eksplorować braki danych, pozostając w dobrze znanych ramach ggplot2.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z brakującymi danymi w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zbadaj braki danych w zmiennych dotyczących wiatru i temperatury powietrza, wizualizując je za pomocą
geom_miss_point(). Użyj fasetowania po roku, aby dokładniej przeanalizować zależności. - Zbadaj braki danych w zmiennych dotyczących wilgotności i temperatury powietrza, wizualizując je za pomocą
geom_miss_point(). Użyj fasetowania po roku, aby dokładniej przeanalizować zależności.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Explore the missingness in wind and air temperature, and display the
# missingness using `geom_miss_point()`. Facet by year to explore this further.
ggplot(___,
aes(x = ___,
y = ___)) +
___() +
facet_wrap(~year)
# Explore the missingness in humidity and air temperature, and display the
# missingness using `geom_miss_point()` Facet by year to explore this further.
ggplot(___,
aes(___,
___)) +
____() +
facet_wrap(~year)