ПочатиПочніть безкоштовно

Nabular-дані та узагальнення за пропущеністю

У цій вправі ви дослідите, як використовувати дані nabular, щоб вивчати варіацію однієї змінної залежно від пропущеності іншої.

Ми використаємо набір даних oceanbuoys з naniar, а потім створимо кілька графіків даних із використанням фасетів.

Це дає змогу досліджувати різні шари пропущеності.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Дослідіть розподіл складової вітру схід–захід (wind_ew) залежно від пропущеності температури повітря, використавши geom_density() і фасетування за пропущеністю температури повітря (air_temp_c_NA).
  • Розширте цю візуалізацію, заповнивши кольором за пропущеністю вологості (humidity_NA).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Explore the distribution of wind east west (wind_ew) for the missingness of air temperature 
# using geom_density() and faceting by the missingness of air temperature (air_temp_c_NA).
___ %>%
  bind_shadow(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___)) + 
  geom_density() + 
  facet_wrap(~___)

# Build upon this visualization by coloring by the missingness of humidity (humidity_NA).
___ %>%
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density() + 
  ___(~___)
Редагувати та запускати код