Explorando mais combinações de valores ausentes
Pode ser útil obter um pouco mais de informação sobre o número de casos em cada condição de ausência.
Neste exercício, vamos adicionar informação sobre o número de casos observados usando n() dentro da função summarize().
Em seguida, vamos adicionar mais um nível de agrupamento, analisando a combinação de umidade ausente (humidity_NA) e temperatura do ar ausente (air_temp_c_NA).
Este exercício faz parte do curso
Lidando com dados ausentes em R
Instruções do exercício
Usando group_by() e summarize() em wind_ew:
- Faça um resumo pela ausência de
air_temp_c_NA. - Faça um resumo pela ausência de
air_temp_c_NAehumidity_NA.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Summarize wind_ew by the missingness of `air_temp_c_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)
# Summarize wind_ew by missingness of `air_temp_c_NA` and `humidity_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___, ___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)