Как визуализировать пропущенные значения?

Работа с пропущенными данными в R

Nicholas Tierney

Statistician

Введение в визуализацию пропущенных данных в naniar

  • Визуализация помогает быстро передать идею.
  • naniar предоставляет удобный набор функций для визуализации пропущенных данных.

  • Каждая визуализация соответствует сводке данных.

  • Визуализации позволяют работать в темпе мышления.

Работа с пропущенными данными в R

Обзор урока

  • Как получить общий обзор данных
  • Как изучить пропуски в переменных и наблюдениях
  • Как строить визуализации пропусков по интервалам и группам.
Работа с пропущенными данными в R

Общий обзор пропущенных данных

vis_miss(airquality)

Работа с пропущенными данными в R

Общий обзор пропущенных данных

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

Работа с пропущенными данными в R

Пропуски в переменных и наблюдениях

gg_miss_var(airquality)

gg_miss_case(airquality)

Работа с пропущенными данными в R

Пропуски в переменных и наблюдениях

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

Работа с пропущенными данными в R

Визуализация паттернов пропущенных значений

gg_miss_upset(airquality)

Работа с пропущенными данными в R

Визуализация факторов пропущенных значений

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

Работа с пропущенными данными в R

Визуализация интервалов пропущенных значений

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

Работа с пропущенными данными в R

Давайте потренируемся!

Работа с пропущенными данными в R

Preparing Video For Download...