purrr e histogramas

Ahora vas a reunir todo lo que has aprendido, partiendo de dos listas distintas, que se convertirán en un histograma con facetas. Volverás a trabajar con los datos de Star Wars de los conjuntos sw_films y sw_people para responder a una pregunta:

¿Cuál es la distribución de alturas de los personajes en cada una de las películas de Star Wars?

Las distintas películas transcurren en diferentes planetas, así que podrías esperar ver distribuciones de altura distintas entre los personajes. Tu primera tarea es transformar ambos conjuntos en data frames, ya que ggplot() requiere un data frame como entrada. Luego los unirás y representarás el resultado: un histograma con una faceta, o subgráfico, diferente para cada película.

Este ejercicio forma parte del curso

Fundamentos de la programación funcional con purrr

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Instrucciones del ejercicio

Crea un data frame con el "title" de cada película y los "characters" de cada película en el conjunto sw_films.
Crea un data frame con los elementos "height", "mass", "name" y "url" de sw_people.
Une los dos data frames usando las claves "characters" y "url".
Crea un histograma con ggplot() con x = height, con facetas por filmtitle.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Turn data into correct data frame format
film_by_character <- tibble(filmtitle = map____(___, ___)) %>%
    mutate(filmtitle, characters = map(___, ___)) %>%
    unnest(cols = c(characters))

# Pull out elements from sw_people
sw_characters <- map____(___, `[`, c(___, ___, ___, ___))

# Join the two new objects
character_data <- inner_join(___, ___, by = c(___ = ___)) %>%
    # Make sure the columns are numbers
    mutate(height = as.numeric(height), mass = as.numeric(mass))

# Plot the heights, faceted by film title
ggplot(character_data, aes(x = ___)) +
  geom_histogram(stat = "count") +
  facet_wrap(~ ___)

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