ПочатиПочніть безкоштовно

Дані nabular і групування за відсутніми значеннями

Підсумкова статистика корисна для обчислень, але, як кажуть, візуалізація розповідає значно більше.

У цій вправі ви дослідите, як використовувати дані nabular, щоб переглядати варіацію однієї змінної залежно від відсутності значень в іншій.

Ми використаємо набір даних oceanbuoys з пакета naniar.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Спершу дослідіть структуру пропусків у oceanbuoys за допомогою vis_miss().
  • Дослідіть розподіл східно-західного вітру (wind_ew) залежно від відсутності значень температури повітря, використавши geom_density().
  • Дослідіть розподіл температури моря залежно від відсутності значень вологості, використавши geom_density().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# First explore the missingness structure of `oceanbuoys` using `vis_miss()`
vis_miss(___)

# Explore the distribution of `wind_ew` for the missingness  
# of `air_temp_c_NA` using  `geom_density()`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___, 
             color = air_temp_c_NA)) + 
  geom_density()

# Explore the distribution of sea temperature for the  
# missingness of humidity (humidity_NA) using  `geom_density()`
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density()
Редагувати та запускати код