Agregaciones con rowwise()
rowwise() puede ser una herramienta muy útil en tu caja de herramientas de programación con dplyr cuando se combina con c_across(). Juntas, te permiten realizar cálculos entre distintas variables en cada fila. Por ejemplo, esto puede servir para contar valores ausentes en cada fila para variables seleccionadas.
Este ejercicio forma parte del curso
Programación con dplyr
Instrucciones del ejercicio
- Prepara el pipeline para realizar cálculos en cada fila.
- Crea una columna
num_missingque contenga el número de valores ausentes de cada fila en las columnas desdegdp_in_billions_of_usdhasta la última columna deimf_data. - Ordena los resultados por número de valores ausentes en orden descendente.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
imf_data %>%
# Specify that calculations are done across the row
___() %>%
# Count missings in gdp_in_billions_of_usd to last column
mutate(num_missing = sum(is.na(
___(___:___))
)) %>%
select(country:year, num_missing) %>%
# Arrange by descending number of missing entries
___