Proporción de prestatarias
En el último ejercicio, estratificaste por año y raza (o etnia). Sin embargo, hay muchas otras formas de particionar los datos. En este y el siguiente ejercicio, vas a calcular la proporción de prestatarias en zonas urbanas y rurales por año. Este ejercicio es ligeramente diferente del anterior porque, en lugar de contar elementos, quieres obtener la proporción de prestatarias condicionada al año.
En este ejercicio, hemos definido una función que calcula la proporción de prestatarias para áreas urbanas y rurales: female_residence_prop().
Este ejercicio forma parte del curso
Procesamiento de datos escalable en R
Instrucciones del ejercicio
- Llama a
female_residence_prop()para obtener la proporción de prestatarias en áreas urbanas y rurales para 2015:- El primer argumento es el conjunto de datos,
mort. - El segundo argumento es un vector lógico que corresponda a las filas de 2015.
- El primer argumento es el conjunto de datos,
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
female_residence_prop <- function(x, rows) {
x_subset <- x[rows, ]
# Find the proportion of female borrowers in urban areas
prop_female_urban <- sum(x_subset[, "borrower_gender"] == 2 &
x_subset[, "msa"] == 1) /
sum(x_subset[, "msa"] == 1)
# Find the proportion of female borrowers in rural areas
prop_female_rural <- sum(x_subset[, "borrower_gender"] == 2 &
x_subset[, "msa"] == 0) /
sum(x_subset[, "msa"] == 0)
c(prop_female_urban, prop_female_rural)
}
# Find the proportion of female borrowers in 2015
___(___, ___)