用散佈圖探索遺漏資料
在 ggplot2 的散佈圖中，遺漏值預設會被移除，並顯示警告。
我們可以用 geom_miss_point() 在散佈圖中顯示遺漏值。這是一個特別的 ggplot2 幾何物件，會將遺漏值移入圖中，顯示在該變數最小值下方 10% 的位置。
讓我們用 oceanbuoys 資料集來練習這種視覺化方式。
本練習屬於課程
在 R 中處理遺漏值
練習說明
- 探索東西向風（
wind_ew）與氣溫的遺漏情況，並用geom_miss_point()顯示遺漏值。 - 探索濕度與氣溫的遺漏情況，並用
geom_miss_point()顯示遺漏值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Explore the missingness in wind and air temperature, and
# display the missingness using `geom_miss_point()`
ggplot(oceanbuoys,
aes(x = ___,
y = ___)) +
geom_miss_point()
# Explore the missingness in humidity and air temperature,
# and display the missingness using `geom_miss_point()`
ggplot(___,
aes(x = ___,
y = ___)) +
geom_miss_point()