Date nabular și rezumarea după valorile lipsă
În acest exercițiu, vom explora cum să folosim datele nabular pentru a analiza variația unei variabile în funcție de valorile lipsă ale alteia.
Vom folosi setul de date oceanbuoys din naniar, apoi vom crea mai multe grafice ale datelor folosind fațete.
Astfel, poți explora diferite niveluri ale valorilor lipsă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gestionarea datelor lipsă în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Explorează distribuția vitezei vântului est-vest (
wind_ew) în funcție de valorile lipsă ale temperaturii aerului, folosindgeom_density()și fațetând după valorile lipsă ale temperaturii aerului (air_temp_c_NA). - Îmbunătățește această vizualizare prin colorarea în funcție de valorile lipsă ale umidității (
humidity_NA).
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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() +
___(~___)