1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xử lý dữ liệu thiếu trong R
Connected

Bài tập

Trực quan hóa giá trị đã bù trong biểu đồ scatter

Bây giờ, hãy dựng lại một trong các biểu đồ trước đó bạn đã thấy ở chương ba, sử dụng geom_miss_point().

Để làm điều này, chúng ta cần bù dữ liệu xuống thấp hơn phạm vi giá trị hiện có. Đây là một kiểu bù đặc biệt để phục vụ việc khám phá dữ liệu. Cách bù này sẽ minh họa điều chúng ta cần luyện: cách theo dõi giá trị thiếu. Để bù dữ liệu xuống dưới phạm vi dữ liệu, ta dùng hàm impute_below_all().

Hướng dẫn

100 XP

Sử dụng dữ liệu oceanbuoys:

  • Bù và theo dõi các giá trị thiếu bằng bind_shadow() và impute_below_all(), cùng với add_label_shadow().
  • Trực quan hóa tình trạng thiếu của gió và nhiệt độ không khí lần lượt trên trục x và y, tô màu các giá trị thiếu của nhiệt độ không khí bằng air_temp_c_NA.
  • Trực quan hóa độ ẩm và nhiệt độ không khí lần lượt trên trục x và y, tô màu mọi trường hợp có thiếu dữ liệu bằng biến any_missing.