r - 缺失值分析 - VIM - 没有足够的垂直空间来显示频率

Question

我想要显示缺失的数据模式。我使用从VIM包的汇聚（）函数，并不断收到此警告消息：

在plot.aggr（RES，...）：没有足够的垂直空间来显示 频率（太多的组合）

这个问题是由于我试图显示太多数据并且无法弄清楚如何调整绘图以允许额外的数据。我有20个变量，我试图想象，它不适合。

我发现this问题，但解决方案无法正常工作。

我创建演示该问题的例子：

df <- data.frame(replicate(25,sample(0:1,1000,rep=TRUE))) 

df2 <- as.data.frame(lapply(df, function(cc) cc[ sample(c(TRUE, NA), 
      prob = c(0.85, 0.15), size = length(cc), replace = TRUE) ])) 

aggr(df2, plot = TRUE, combined=TRUE, sortVars=FALSE, sortCombs=TRUE, 
    numbers=TRUE, prop=c(FALSE, FALSE), only.miss=FALSE, cex.numbers=.6, 
    cex.axis=.6) 

Answer 1

我知道这并没有回答如何在VIM做到这一点，但这里是使用可视化

丢失数据的一些其他方法

• visdat
• extracat
• naniar

df <- data.frame(replicate(25,sample(0:1,1000,rep=TRUE))) 

df2 <- as.data.frame(lapply(df, function(cc) cc[ sample(c(TRUE, NA), 
                 prob = c(0.85, 0.15), size = length(cc), replace = TRUE) ])) 


# visualise using visdat 
visdat::vis_miss(df2) 

# apply clustering 
visdat::vis_miss(df2, cluster = TRUE) 

# sort the rows 
visdat::vis_miss(df2, sort_miss = TRUE) 

# visualise the number of missings in cases using visna from extracat 
extracat::visna(df2) 

# sort by rows 
extracat::visna(df2, sort = "r") 

# sort by columns 
extracat::visna(df2, sort = "c") 

# visualise the number of missings in each variable using naniar `gg_miss_var` 
naniar::gg_miss_var(df2)