Calentando motores con data-wrangling

Vamos a calentar un poco tus habilidades de data wrangling con tidyverse y a ver el número de casos reportados por año para la región de las Américas ('AMR').

Para ello, primero filtraremos el conjunto de datos a la región que nos interesa y luego haremos un diagrama de dispersión sencillo de año frente a casos.

Además, establece la opacidad de los puntos al 50% (0.5) para apreciar el solapamiento de datos.

Este ejercicio forma parte del curso

Buenas prácticas de visualización en R

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Instrucciones del ejercicio

Filtra who_disease para quedarnos solo con los datos de la región 'AMR'.
Modifica los mapeos estéticos para asociar year al eje x y cases al eje y.
Reduce la opacidad (alpha) de los puntos a 0.5 para apreciar el solapamiento en geom_point()

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# filter data to AMR region. 
amr_region <- who_disease %>%
    ___(___)

# map x to year and y to cases. 
ggplot(amr_region, aes(___)) + 
	# lower alpha to 0.5 to see overlap.   
  	geom_point(___)

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