Obesidad vs. esperanza de vida (OMS)
Se te ha dado una muestra de datos de la OMS (who_df) con porcentajes de obesidad y esperanza de vida por país, año y sexo. Quieres inspeccionar visualmente la correlación entre obesidad y esperanza de vida.
Sin embargo, los datos están muy desordenados, con cuatro variables ocultas en los nombres de las columnas. Cada nombre de columna está compuesto por tres partes separadas por guiones bajos: primero los valores de year, después los de sex, y luego valores para pct.obese o life.exp. Como la tercera parte del nombre de la columna contiene dos variables, tendrás que usar el valor especial ".value" en el argumento names_to.
Vas a pivotar los datos a un formato ordenado y crear el diagrama de dispersión.
El paquete ggplot2 ya está precargado para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Reestructurar datos con tidyr
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
who_df %>%
# Put each variable in its own column
___(
___,
names_to = ___,
names_sep = "_",
names_transform = ___(___ = ___)
)