สำรวจการรวมกันของค่าที่ขาดหายไปเพิ่มเติม
การเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับจำนวน case ในแต่ละเงื่อนไขของค่าที่ขาดหายไปนั้นมีประโยชน์มาก
ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับจำนวน case ที่มีค่าอยู่ โดยใช้ n() ภายในฟังก์ชัน summarize()
จากนั้นจะเพิ่มระดับการจัดกลุ่มอีกชั้น โดยพิจารณาการรวมกันของค่าที่ขาดหายไปของความชื้น (humidity_NA) และอุณหภูมิอากาศ (air_temp_c_NA)
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดการข้อมูลที่หายไปใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
ใช้ group_by() และ summarize() กับ wind_ew:
- สรุปข้อมูลตามค่าที่ขาดหายไปของ
air_temp_c_NA - สรุปข้อมูลตามค่าที่ขาดหายไปของทั้ง
air_temp_c_NAและhumidity_NA
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Summarize wind_ew by the missingness of `air_temp_c_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)
# Summarize wind_ew by missingness of `air_temp_c_NA` and `humidity_NA`
oceanbuoys %>%
bind_shadow() %>%
group_by(___, ___) %>%
summarize(wind_ew_mean = mean(___),
wind_ew_sd = sd(___),
n_obs = ___)