대치 수행 및 추적

R에서 결측치 다루기

Nicholas Tierney

Statistician

학습 개요

대치로 데이터 구조 이해하기

대치값 시각화와 탐색

결측 탐색을 위한 대치
결측값 추적
대치값과 데이터 비교 시각화

대치를 활용한 데이터 구조 이해

impute_below(c(5,6,7,NA,9,10))

5.00000  6.00000  7.00000  4.40271  9.00000 10.00000

impute_below

impute_below_if():

impute_below_if(data, is.numeric)

impute_below_at():

impute_below_at(data, vars(var1,var2))

impute_below_all():

impute_below_all(data)

결측값 추적

df

# A tibble: 6 x 1
   var1
  <dbl>
1     5
2     6
3     7
4    NA
5     9
6    10

impute_below_all(df)

# A tibble: 6 x 1
   var1
  <dbl>
1  5   
2  6   
3  7   
4  4.40
5  9   
6 10

결측값 추적

bind_shadow(df)

# A tibble: 6 x 2
   var1 var1_NA
  <dbl> <fct>  
1  5    !NA    
2  6    !NA    
3  7    !NA    
4  NA    NA     
5  9    !NA    
6 10    !NA

bind_shadow(df) %>% impute_below_all()

# A tibble: 6 x 2
   var1 var1_NA
  <dbl> <fct>  
1  5    !NA    
2  6    !NA    
3  7    !NA    
4  4.40 NA     
5  9    !NA    
6 10    !NA

히스토그램으로 대치값과 실제값 비교 시각화

aq_imp <- airquality %>%
   bind_shadow() %>% 
   impute_below_all()

ggplot(aq_imp,
       aes(x = Ozone,
           fill = Ozone_NA)) + 
   geom_histogram()

패싯으로 대치값과 실제값 비교 시각화

ggplot(aq_imp,
       aes(x = Ozone,
           fill = Ozone_NA)) + 
  geom_histogram() + 
  facet_wrap(~ Month)

패싯으로 대치값 시각화

ggplot(aq_imp,
       aes(x = Ozone,
           fill = Ozone_NA)) + 
  geom_histogram() + 
  facet_wrap(~ Solar.R_NA)

산점도로 대치값과 실제값 비교 시각화

aq_imp <- airquality %>%
  bind_shadow() %>% 
  add_label_shadow() %>%
  impute_below_all()

ggplot(aq_imp,
       aes(x = Ozone,
           y = Solar.R,
           color = any_missing)) + 
  geom_point()

Vamos praticar!

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