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创建阴影矩阵数据

缺失数据往往不容易察觉，它们通常不会主动"现形"，而是隐藏在数据的角落里。

一种帮助暴露缺失值的办法是换个角度思考数据——把每一个数据值都视为"缺失"或"非缺失"。

R 中的 as_shadow() 函数会将数据框转换为阴影矩阵（shadow matrix），这是一种特殊的数据格式，其中的取值要么是缺失（NA），要么是非缺失（!NA）。

阴影矩阵的列名与原始数据相同，但会追加后缀 _NA。

若要跟踪并将数据值与其缺失状态进行对照，请使用 bind_shadow() 函数。将阴影矩阵的列与原始数据绑定在一起的这种格式称为 nabular 数据。

本练习是课程的一部分

在 R 中处理缺失数据

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练习说明

使用 oceanbuoys 数据集：

  • 使用 as_shadow() 创建阴影矩阵数据。
  • 使用 bind_shadow() 将阴影与数据绑定，创建 nabular 数据。
  • 仅绑定包含缺失值的变量：使用 bind_shadow(only_miss = TRUE)。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Create shadow matrix data with `as_shadow()`
___(___)

# Create nabular data by binding the shadow to the data with `bind_shadow()`
___(___)

# Bind only the variables with missing values by using bind_shadow(only_miss = TRUE)
___(___, ___ = TRUE)
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