Agrégations avec rowwise()

rowwise() peut être un outil pratique dans votre boîte à outils de programmation dplyr lorsqu'il est combiné à c_across(). Ensemble, ils vous permettent d'effectuer des calculs sur différentes variables pour chaque ligne. Par exemple, c'est utile pour compter les valeurs manquantes sur chaque ligne pour des variables choisies.

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Programmer avec dplyr

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Instructions de l’exercice

Préparez la chaîne de traitement pour effectuer des calculs sur chaque ligne.
Créez une colonne num_missing qui contient, pour chaque ligne, le nombre de valeurs manquantes dans les colonnes de gdp_in_billions_of_usd jusqu'à la dernière colonne de imf_data.
Triez les résultats par nombre d'entrées manquantes en ordre décroissant.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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
  ___

Modifier et exécuter le code