Dados nabular e resumo por ausência de dados
Neste exercício, vamos ver como usar dados nabular para explorar a variação de uma variável de acordo com a ausência de dados em outra.
Vamos usar o conjunto de dados oceanbuoys do naniar e, em seguida, criar vários gráficos usando facetas.
Isso permite que você explore diferentes camadas de ausência de dados.
Este exercicio faz parte do curso
Lidando com dados ausentes em R
Instruções do exercicio
- Explore a distribuição do vento leste-oeste (
wind_ew) considerando a ausência de dados na temperatura do ar usandogeom_density()e fazendo facetas pela ausência de dados em temperatura do ar (air_temp_c_NA). - Amplie essa visualização preenchendo pela ausência de dados em umidade (
humidity_NA).
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Explore the distribution of wind east west (wind_ew) for the missingness of air temperature
# using geom_density() and faceting by the missingness of air temperature (air_temp_c_NA).
___ %>%
bind_shadow(___) %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
geom_density() +
facet_wrap(~___)
# Build upon this visualization by coloring by the missingness of humidity (humidity_NA).
___ %>%
___(___) %>%
ggplot(aes(x = ___,
color = ___)) +
geom_density() +
___(~___)