เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สำรวจความแปรปรวนตามค่าสูญหาย: Box Plots

แบบฝึกหัดก่อนหน้าใช้ข้อมูล nabular ร่วมกับ density plots เพื่อสำรวจความแปรปรวนของตัวแปรหนึ่งตามค่าสูญหายของอีกตัวแปรหนึ่ง

คราวนี้เราจะใช้ชุดข้อมูล oceanbuoys จาก naniar โดยใช้ box plots แทน facets หรือวิธีอื่น เพื่อสำรวจความสัมพันธ์ของค่าสูญหายในหลายระดับ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูลที่หายไปใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สำรวจการกระจายของความเร็วลมแนวตะวันออก-ตะวันตก (wind_ew) ตามค่าสูญหายของอุณหภูมิอากาศ โดยใช้ geom_boxplot()
  • ต่อยอดการแสดงผลนี้ด้วยการแบ่ง facet ตามค่าสูญหายของความชื้น (humidity_NA)

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Explore the distribution of wind east west (`wind_ew`) for  
# the missingness of air temperature using  `geom_boxplot()`
oceanbuoys %>%
  bind_shadow() %>%
  ggplot(aes(x = air_temp_c___,
             y = ____)) + 
  geom_____()

# Build upon this visualization by faceting by the missingness of humidity (`humidity_NA`).
oceanbuoys %>%
  ___() %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             y = ___)) + 
  geom_____() + 
  facet_wrap(~___)
แก้ไขและรันโค้ด