НачатьНачать бесплатно

Групповые сводки на основе пропущенных значений

Теперь, когда вы умеете создавать набулярные данные, давайте используем их для анализа. Вычислим сводную статистику с учётом пропущенности другой переменной.

Для этого выполним следующие шаги:

  • Сначала bind_shadow() преобразует данные в набулярный формат.

  • Затем с помощью group_by() и summarize() вычислите среднее значение и стандартное отклонение, используя функции mean() и sd().

Это упражнение является частью курса

Работа с пропущенными данными в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Для набора данных oceanbuoys:

  • Примените bind_shadow(), затем group_by() по пропущенности humidity (humidity_NA) и вычислите среднее и стандартное отклонение для ветра запад–восток (wind_ew) с помощью summarize() из dplyr.

  • Повторите то же самое, но вычислите сводную статистику для ветра север–юг (wind_ns).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# `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(___ = ___(___),
            ___ = ___(___))
Редактировать и запускать код