欠損値の可視化方法

Rでの欠損データの扱い方

Nicholas Tierney

Statistician

naniar における欠損データ可視化の概要

• 可視化はアイデアを素早く把握するのに役立ちます。

• naniar は欠損データ可視化関数のファミリーを提供します。

• 各可視化はデータの要約に対応しています。

• 可視化により、思考に近い速度で分析を進められます。

レッスンの概要

• データの全体像を把握する方法
• 変数とケースの欠損を確認する方法
• 欠損スパンおよびグループ間の可視化を生成する方法

欠損データの全体像を把握する

vis_miss(airquality)

欠損データの全体像を把握する

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

変数とケースの欠損を確認する

gg_miss_var(airquality)

gg_miss_case(airquality)

変数とケースの欠損を確認する

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

欠損パターンの可視化

gg_miss_upset(airquality)

欠損要因の可視化

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

欠損スパンの可視化

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

練習しましょう！

Rでの欠損データの扱い方