您的第一个缺失数据可视化
想弄清数据里缺失值的位置并不容易，而可视化正好能发挥作用。
函数 vis_miss() 可以生成数据缺失情况的总览可视化。它还提供根据缺失模式对行进行聚类的选项 cluster = TRUE；以及按照列的缺失程度从高到低排序的选项（sort_miss = TRUE）。
本练习是课程的一部分
在 R 中处理缺失数据
练习说明
使用 naniar 中的 riskfactors 数据集：
- 使用
vis_miss()可视化数据中的缺失情况。 - 使用
vis_miss()并设置cluster = TRUE，探索缺失模式的聚类。 - 使用
vis_miss()并通过sort_miss对缺失进行排序，使列按缺失程度排列。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)