我们如何可视化缺失值？

在 R 中处理缺失数据

Nicholas Tierney

Statistician

naniar 中的缺失数据可视化简介

  • 可视化能快速传达想法。

  • naniar 提供友好的缺失数据可视化函数族。

  • 每种可视化对应一个数据摘要。

  • 可视化让您更接近"思维速度"操作。

在 R 中处理缺失数据

课程概览

  • 获得数据的全局视图
  • 查看变量与观测中的缺失
  • 生成跨时间段与分组的缺失可视化。
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鸟瞰缺失数据

vis_miss(airquality)

在 R 中处理缺失数据

鸟瞰缺失数据

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

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查看变量与观测中的缺失

gg_miss_var(airquality)


gg_miss_case(airquality)

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查看变量与观测中的缺失

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

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可视化缺失模式

gg_miss_upset(airquality)

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可视化缺失的影响因素

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

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可视化缺失的时间跨度

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

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开始练习！

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