BaşlayınÜcretsiz başlayın

Eksikliklere göre gruplanmış özetler oluşturma

Artık nabular veriler oluşturabildiğine göre, bunu veriyi keşfetmek için kullanalım. Başka bir değişkendeki eksikliğe göre özet istatistikler hesaplayalım.

Bunu yapmak için şu adımları izleyeceğiz:

  • Önce, bind_shadow() veriyi nabular veriye dönüştürür.

  • Sonra, group_by() ve summarize() kullanarak ortalama ve standart sapmayı mean() ve sd() fonksiyonlarıyla hesaplayıp veride bazı özetler oluştur.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • oceanbuoys veri kümesi için:

  • bind_shadow() uygula, ardından nemin eksikliği (humidity_NA) için group_by() yap ve dplyr'den summarize() kullanarak doğu-batı rüzgârı (wind_ew) için ortalamaları ve standart sapmaları hesapla.

  • Bunu tekrarla, fakat kuzey-güney rüzgârı (wind_ns) için özetleri hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# `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(___ = ___(___),
            ___ = ___(___))
Kodu Düzenle ve Çalıştır