使用VIM包将iris和sleep数据集进行可视化,其中iris数据集中的缺失值按照比例呈现,sleep数据集中的缺失值按照数目呈现(R语言)
时间: 2024-09-28 21:13:38 浏览: 24
在R语言中,你可以使用`ggplot2`包进行数据可视化,配合一些其他辅助包处理缺失值。首先,你需要安装并加载必要的库,例如`tidyverse`(包含了`ggplot2`, `dplyr`, 和 `stringr`等工具),以及`janitor`(用于处理数据)。这里假设你已经安装了这些库:
```R
install.packages("tidyverse")
install.packages("janitor")
library(tidyverse)
library(janitor)
```
然后,你需要导入数据集,比如`iris`和`sleep`。如果它们存储在CSV文件中,可以这样做:
```R
# 对于iris数据集,它是一个内置的数据集
iris <- iris %>%
janitor::clean_names() # 如果有缺失值,这一步会删除或填充它们
# 对于sleep数据集,假设它是csv文件
sleep_data <- read_csv("path/to/sleep_data.csv") # 替换为实际路径
```
对于缺失值的呈现,`janitor`包提供了一个方便的方法`complete()`,可以补充缺失值,也可以统计缺失值的数量。首先展示iris中的缺失值按比例:
```R
iris_missing_ratio <- complete(iris, na.rm = FALSE) %>%
group_by_all() %>%
summarise(missing_values_ratio = sum(is.na(.)) / n()) %>%
ungroup()
ggplot(iris_missing_ratio, aes(x = variable, y = missing_values_ratio)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "lightblue") +
labs(title = "Iris数据集缺失值占比",
x = "变量", y = "缺失值比例")
```
接着,对`sleep_data`中的缺失值按数量显示:
```R
# 完成数据填充或统计缺失值
sleep_data_filled <- sleep_data %>%
complete(missing_only = TRUE)
# 统计每列的缺失值数
sleep_missing_counts <- sleep_data_filled %>%
select(-missing_only) %>%
mutate(missing_count = rowSums(is.na(.))) %>%
gather(key = "variable", value = "count", -row_number)
ggplot(sleep_missing_counts, aes(x = variable, y = count)) +
geom_col(fill = "gray50") +
labs(title = "Sleep数据集缺失值数量",
x = "变量", y = "缺失值数量") +
coord_flip()
```