Organizar las observaciones

Aquí puedes ver el conjunto de datos counties_selected con algunas variables interesantes seleccionadas. Las variables private_work, public_work y self_employed describen si las personas trabajan para el gobierno, para empresas privadas o para sí mismas.

En estos ejercicios, clasificarás estas observaciones para encontrar los casos más interesantes.

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Manipulación de datos con dplyr

Instrucciones del ejercicio

Añade un verbo para ordenar las observaciones de la variable public_work en orden descendente.

Ejercicio interactivo práctico

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counties_selected <- counties %>%
  select(state, county, population, private_work, public_work, self_employed)

counties_selected %>%
  # Add a verb to sort in descending order of public_work
  ___

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Manipulación de datos con dplyr

PrincipianteNivel de habilidad

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Aprende verbos que puedes utilizar para transformar tus datos, como select, filter, arrange y mutate. Utilizarás estas funciones para modificar el conjunto de datos de los condados para ver observaciones concretas y responder a preguntas sobre los datos.

Exercise 1: Explorar datos con dplyr Exercise 2: Comprender tus datos Exercise 3: Seleccionar columnas Exercise 4: Los verbos filter y arrange Exercise 5: Organizar las observaciones

Ejercicio actual

Exercise 6: Filtrar por condiciones Exercise 7: Filtrar y disponer Exercise 8: El verbo mutate()Exercise 9: Cálculo del número de empleados públicos Exercise 10: Cálculo del porcentaje de mujeres en un condado Exercise 11: Mutate, filter y arrange

Ahora que sabes cómo transformar los datos, querrás saber más sobre cómo agregarlos para hacerlos más interpretables. Aprenderás una serie de funciones que puedes utilizar para tomar muchas observaciones de tus datos y resumirlas, como count, group_by, summarize, ungroup, y slice_min/slice_max.

Exercise 1: El verbo count Exercise 2: Recuento por regiones Exercise 3: Recuento de ciudadanos por estado Exercise 4: Mutar y contar Exercise 5: Los verbos group_by, summarize y ungroup Exercise 6: Resumir Exercise 7: Resumir por estado Exercise 8: Resumir por estado y región Exercise 9: Los verbos slice_min y slice_max Exercise 10: Seleccionar un condado de cada región Exercise 11: Encontrar el estado con menor renta de cada región Exercise 12: Utilizar juntos summarize, slice_max y count

Aprende métodos avanzados para seleccionar y transformar columnas. Además, aprende sobre los ayudantes de selección, que son funciones que especifican criterios para las columnas que quieres elegir, así como sobre el verbo rename.

Exercise 1: Selección Exercise 2: Seleccionar columnas Exercise 3: Selecciona ayudantes Exercise 4: El verbo rename Exercise 5: Cambiar el nombre de una columna después del recuento Exercise 6: Renombrar una columna como parte de una selección Exercise 7: El verbo relocate Exercise 8: Utilizar relocate Exercise 9: Elegir entre los cuatro verbos

Trabaja con un nuevo conjunto de datos que representa los nombres de los bebés nacidos en Estados Unidos cada año. Aprende a utilizar mutaciones agrupadas y funciones de ventana para plantear y responder preguntas más complejas sobre los datos. Utiliza una combinación de dplyr y ggplot2 para hacer gráficos interesantes y explorar más a fondo los datos.

Exercise 1: Los datos de babynames Exercise 2: Filtrar y disponer durante un año Exercise 3: Encontrar los nombres más populares cada año Exercise 4: Visualizar nombres con ggplot2 Exercise 5: Mutaciones agrupadas Exercise 6: Encontrar el año en que cada nombre es más común Exercise 7: Sumar el total y el máximo de cada nombre Exercise 8: Visualizar el cambio normalizado de popularidad Exercise 9: Funciones de ventana Exercise 10: Utilizar proporciones para describir la frecuencia de un nombre Exercise 11: Saltos más grandes en un nombre Exercise 12: ¡Enhorabuena!