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Facetando para explorar ausências (vários gráficos)

Outra técnica útil com geommisspoint() é explorar as ausências criando vários gráficos.

Assim como fizemos nos exercícios anteriores, podemos usar os dados nabular para nos ajudar a criar gráficos facetados adicionais.

Podemos até criar vários gráficos facetados de acordo com valores nos dados, como o ano, e com características dos dados, como a ausência de valores.

Este exercício faz parte do curso

Lidando com dados ausentes em R

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Instruções do exercício

  • Use geom_miss_point() e facet_wrap() para explorar como a ausência de valores em wind_ew e air_temp_c é diferente quando há ausência de valores em humidity.
  • Use geom_miss_point() e facet_grid() para explorar como a ausência de valores em wind_ew e air_temp_c varia com a ausência de valores em humidity e também por year.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)
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