Conservar los niveles más comunes
A veces no quieres conservar niveles por proporción, sino los n niveles más comunes. Veamos cómo cambian los niveles resultantes que se conservan para MLMethodNextYearSelect cuando conservamos por número en lugar de por proporción. multiple_choice_responses ya está cargado.
Este ejercicio forma parte del curso
Datos categóricos en el Tidyverse
Instrucciones del ejercicio
- Elimina a las personas que no seleccionaron ningún método.
- Crea una nueva variable,
ml_method, a partir deMLMethodNextYearSelectque conserve los 5 títulos más comunes y agrupe el resto como "other method" usando el argumentoother_level. - Cuenta la frecuencia de cada
ml_method, ordenando en orden descendente.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
multiple_choice_responses %>%
# Remove NAs
filter(___) %>%
# Create ml_method, retaining the 5 most common methods and renaming others "other method"
mutate(ml_method = ___(MLMethodNextYearSelect, ___, other_level = ___)) %>%
# Count the frequency of your new variable, sorted in descending order
___(ml_method, ___)