ÎncepețiÎncepe gratuit

Rezumate grupate ale valorilor lipsă

Acum că știi cum să creezi date nabular, hai să le folosim pentru a explora datele. Vom calcula statistici rezumative în funcție de valorile lipsă ale unei alte variabile.

Vom urma pașii de mai jos:

  • Mai întâi, bind_shadow() transformă datele în format nabular.

  • Apoi, calculăm rezumate folosind group_by() și summarize() pentru a obține media și deviația standard, cu ajutorul funcțiilor mean() și sd().

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Pentru setul de date oceanbuoys:

  • Aplică bind_shadow(), apoi group_by() după valorile lipsă din humidity (humidity_NA) și calculează mediile și deviatiile standard pentru vântul est-vest (wind_ew) folosind summarize() din dplyr.

  • Repetă același proces, calculând rezumatele pentru vântul nord-sud (wind_ns).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# `bind_shadow()` and `group_by()` humidity missingness (`humidity_NA`)
oceanbuoys %>%
  ___() %>%
  group_by(___) %>% 
  summarize(wind_ew_mean = mean(___), # calculate mean of wind_ew
            wind_ew_sd = ___)) # calculate standard deviation of wind_ew
  
# Repeat this, but calculating summaries for wind north south (`wind_ns`).
___ %>%
  ___ %>%
  group_by(___) %>%
  summarize(___ = ___(___),
            ___ = ___(___))
Editează și rulează codul