Як візуалізувати пропущені значення?

Робота з пропущеними даними в R

Nicholas Tierney

Statistician

Вступ до візуалізацій пропусків у naniar

  • Візуалізація швидко передає ідею.

  • naniar має зручний набір функцій для візуалізації пропусків.

  • Кожна візуалізація відповідає підсумку даних.

  • Візуалізації допомагають працювати майже зі швидкістю думки.

Робота з пропущеними даними в R

Огляд уроку

  • Як отримати огляд даних зверху
  • Як розглянути пропуски у змінних і спостереженнях
  • Як будувати візуалізації для інтервалів пропусків і за групами в даних.
Робота з пропущеними даними в R

Огляд пропусків «з пташиного лету»

vis_miss(airquality)

Робота з пропущеними даними в R

Огляд пропусків «з пташиного лету»

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

Робота з пропущеними даними в R

Розгляньте пропуски у змінних і спостереженнях

gg_miss_var(airquality)


gg_miss_case(airquality)

Робота з пропущеними даними в R

Розгляньте пропуски у змінних і спостереженнях

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

Робота з пропущеними даними в R

Візуалізація шаблонів пропусків

gg_miss_upset(airquality)

Робота з пропущеними даними в R

Візуалізація чинників пропусків

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

Робота з пропущеними даними в R

Візуалізація інтервалів пропусків

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

Робота з пропущеними даними в R

Давайте потренуємось!

Робота з пропущеними даними в R

Preparing Video For Download...