НачатьНачать бесплатно

Фасетирование для анализа пропущенных значений (несколько графиков)

Ещё один полезный приём при работе с geom_miss_point() — изучение пропущенных значений с помощью нескольких графиков.

Как и в предыдущих упражнениях, мы можем использовать данные в формате nabular, чтобы строить дополнительные фасетированные графики.

Можно создавать несколько фасетированных графиков сразу: как по значениям в данных (например, по году), так и по характеристикам данных (например, по пропущенности).

Это упражнение является частью курса

Работа с пропущенными данными в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Используйте geom_miss_point() и facet_wrap(), чтобы изучить, как пропущенность в wind_ew и air_temp_c связана с пропущенностью переменной humidity.
  • Используйте geom_miss_point() и facet_grid(), чтобы изучить, как пропущенность в wind_ew и air_temp_c зависит от пропущенности humidity и от значений переменной year.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)
Редактировать и запускать код