Mapear tus datos

En combinación con mutate(), puedes usar map() para añadir los resultados de tu cálculo a un data frame. Dado que la función map() siempre devuelve un vector de listas, debes usar unnest() para extraer esta información a un vector numérico.

Aquí vas a explorar esta funcionalidad calculando la población media de cada país en el conjunto de datos gapminder.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning en el tidyverse

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Instrucciones del ejercicio

Usa map() para aplicar la función mean() y calcular la media de población para cada país, y añade esta nueva columna de listas llamada mean_pop con mutate().
Explora las primeras 6 filas de pop_nested.
Usa unnest() para convertir la lista mean_pop en una columna numérica y guarda el resultado como el data frame pop_mean.
Explora pop_mean con head().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
  mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))

# Take a look at pop_nested
head(___)

# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>% 
  unnest(___)

# Take a look at pop_mean
head(___)

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