Obésité vs espérance de vie selon l'OMS
On vous fournit un échantillon de données de l'OMS (who_df) avec les pourcentages d'obésité et l'espérance de vie par pays, année et sexe. Vous voulez examiner visuellement la corrélation entre l'obésité et l'espérance de vie.
Cependant, les données sont très désordonnées : quatre variables sont cachées dans les noms de colonnes. Chaque nom de colonne comporte trois parties séparées par des traits de soulignement : d'abord les valeurs pour year, puis celles pour sex, puis des valeurs pour pct.obese ou life.exp. Comme la troisième partie du nom de colonne regroupe deux variables, vous devrez utiliser la valeur spéciale ".value" dans l'argument names_to.
Vous allez transformer les données en format ordonné et créer le nuage de points.
Le paquet ggplot2 a été préchargé pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Restructurer des données avec tidyr
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
who_df %>%
# Put each variable in its own column
___(
___,
names_to = ___,
names_sep = "_",
names_transform = ___(___ = ___)
)