Визуализация пропусков по двум переменным

Работа с пропущенными данными в R

Nicholas Tierney

Instructor

Проблема визуализации пропусков в двух измерениях

ggplot(airquality,
       aes(x = Ozone,
           y = Solar.R)) + 
  geom_point()
Warning message:
Removed 42 rows containing 
missing values (geom_point).

Работа с пропущенными данными в R

Введение в `geom_miss_point()`

ggplot(airquality,
       aes(x = Ozone,
           y = Solar.R)) + 
  geom_miss_point()

Работа с пропущенными данными в R

Как работает `geom_miss_point()`

Ozone Ozone_shift Ozone_NA
41 41.00000 !NA
36 36.00000 !NA
12 12.00000 !NA
18 18.00000 !NA
NA -19.72321 NA
28 28.00000 !NA
Работа с пропущенными данными в R

Исследование пропусков с помощью фасетов

ggplot(airquality,
       aes(x = Wind,
           y = Ozone)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_wrap(~ Month)

Работа с пропущенными данными в R

Исследование пропусков с помощью фасетов

airquality %>%
  bind_shadow() %>%
ggplot(aes(x = Wind,
           y = Ozone)) + 
  geom_miss_point() + 
  facet_wrap(~ Solar.R_NA)

Работа с пропущенными данными в R

Давайте потренируемся!

Работа с пропущенными данными в R

Preparing Video For Download...