НачатьНачать бесплатно

Использование фасетов для изучения пропущенных значений

Поскольку geom_miss_point() является геомом ggplot, его можно сочетать с возможностями ggplot2, в том числе с фасетированием.

Это позволяет быстро исследовать пропущенные значения, не выходя за рамки привычного синтаксиса ggplot2.

Это упражнение является частью курса

Работа с пропущенными данными в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Изучите пропущенные значения в данных о ветре и температуре воздуха и отобразите их с помощью geom_miss_point(). Для более детального анализа разбейте график на фасеты по году.
  • Изучите пропущенные значения в данных о влажности и температуре воздуха и отобразите их с помощью geom_miss_point(). Для более детального анализа разбейте график на фасеты по году.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Explore the missingness in wind and air temperature, and display the 
# missingness using `geom_miss_point()`. Facet by year to explore this further.
ggplot(___,
       aes(x = ___,
           y = ___)) + 
  ___() + 
  facet_wrap(~year)

# Explore the missingness in humidity and air temperature, and display the 
# missingness using `geom_miss_point()` Facet by year to explore this further.
ggplot(___,
       aes(___,
           ___)) + 
  ____() + 
  facet_wrap(~year)
Редактировать и запускать код