ÎncepețiÎncepe gratuit

Folosirea facetelor pentru explorarea valorilor lipsă (grafice multiple)

O altă tehnică utilă cu geom_miss_point() este explorarea valorilor lipsă prin crearea mai multor grafice.

Așa cum am făcut în exercițiile anterioare, putem folosi datele nabular pentru a crea grafice suplimentare cu facete.

Putem chiar crea mai multe grafice cu facete în funcție de valorile din date, cum ar fi anul, și de caracteristici ale datelor, cum ar fi valorile lipsă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește geom_miss_point() și facet_wrap() pentru a explora în ce mod diferă valorile lipsă din wind_ew și air_temp_c în funcție de valorile lipsă din humidity.
  • Folosește geom_miss_point() și facet_grid() pentru a explora în ce mod diferă valorile lipsă din wind_ew și air_temp_c în funcție de valorile lipsă din humidity și de year.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)
Editează și rulează codul