Ваші перші візуалізації пропусків у даних
Не завжди просто зрозуміти, де саме у ваших даних є пропущені значення, і тут візуалізація справді допомагає.
Функція vis_miss() створює оглядову візуалізацію пропусків у даних. Вона також має параметр для кластеризації рядків за наявністю пропусків — cluster = TRUE; а також параметр для сортування стовпців від найбільшої до найменшої кількості пропусків (sort_miss = TRUE).
Ця вправа є частиною курсу
Робота з пропущеними даними в R
Інструкції до вправи
Використовуючи набір даних riskfactors з naniar:
- Використайте
vis_miss(), щоб візуалізувати пропуски у даних. - Використайте
vis_miss()зcluster = TRUE, щоб дослідити кластери пропусків. - Використайте
vis_miss()і відсортуйте пропуски за допомогоюsort_miss, щоб упорядкувати стовпці за кількістю пропусків.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Visualize all of the missingness in the `riskfactors` dataset
vis_miss(___)
# Visualize and cluster all of the missingness in the `riskfactors` dataset
vis_miss(___, ___ = TRUE)
# visualize and sort the columns by missingness in the `riskfactors` dataset
vis_miss(___, ___ = TRUE)