小编joe*_*nko的帖子

基本plot()功能允许人们设置type='b'并获得组合的线和点图,其中点从线段偏移

plot(pressure, type = 'b', pch = 19)

我可以轻松地创建一个带有线和点的ggplot,如下所示.

ggplot(pressure, aes(temperature, pressure)) + 
  geom_line() + 
  geom_point()

然而,这些线直到点.我可以想象一种方法,我可以type='b'使用其他geom(例如geom_segment()？)将某些功能组合在一起,但我想知道是否有更直接的方法来实现这一点geom_line()和geom_point().

看来该mi软件包在过去几年的某个时候进行了相当大的重写。

以下教程详细概述了“旧”的做事方式：http://thomasleeper.com/Rcourse/Tutorials/mi.html

“新”的做事方式（坚持 Leeper 的模拟演示）看起来像这样：

#load mi
library(mi)
#set seed
set.seed(10)
#simulate some data (with some observations missing)
x1 <- runif(100, 0, 5)
x2 <- rnorm(100)
y <- 2*x1 + 20*x2 + rnorm(100)
mydf <- cbind.data.frame(x1, x2, y)
mydf$x1[sample(1:nrow(mydf), 20, FALSE)] <- NA
mydf$x2[sample(1:nrow(mydf), 10, FALSE)] <- NA

# Convert to a missing_data.frame
mydf_mdf <- missing_data.frame(mydf)

# impute
mydf_imp <- mi(mydf_mdf)

尽管函数名称已更改，但这实际上与“旧”的处理方式非常相似。

最大的变化（从我的角度来看）是替换了以下“旧”功能

lm.mi(formula, mi.object, ...)

glm.mi(formula, mi.object, family = gaussian, ...)

bayesglm.mi(formula, mi.object, family = gaussian, …

我有一个非常宽的数据框（比此处为reprex提供的数据大得多）。

使用下面提供的数据（分配给my_wide_data），我想dplyr::coalesce与dplyr的选择助手一起使用（例如dplyr::starts_with）。

# dput output assigned to my_wide_data    
structure(list(myvar1 = c(10L, 3L, 11L, 2L, 4L, 5L, 2L, 6L, 1L, 
                              4L, 12L, 9L, 12L, 2L, 3L, 1L, 2L, 8L, 1L, 2L, 3L, 3L, 8L, 11L, 
                              10L, 6L, 3L, 10L, 5L, 2L, 8L, 3L, 1L, 6L, 2L, 1L, 8L, 4L, 10L, 
                              3L, 1L, 4L, 2L, 12L, 3L, 2L, 5L, 1L, 3L, 5L, 3L, 2L, 12L, 3L, 
                              6L, 11L, 12L, 2L, 6L, 10L, 3L, 10L, 3L, 2L, …