Mappare i tuoi dati

In combinazione con mutate(), puoi usare map() per aggiungere i risultati dei tuoi calcoli a un data frame. Poiché la funzione map() restituisce sempre un vettore di liste, devi usare unnest() per estrarre queste informazioni in un vettore numerico.

Qui esplorerai questa funzionalità calcolando la popolazione media di ogni paese nel dataset gapminder.

Questo esercizio fa parte del corso

Machine Learning nel tidyverse

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

Usa map() per applicare la funzione mean() e calcolare la media della popolazione per ogni paese, quindi aggiungi questa nuova colonna di liste chiamata mean_pop usando mutate().
Esplora le prime 6 righe di pop_nested.
Usa unnest() per convertire la lista mean_pop in una colonna numerica e salva il risultato nel data frame pop_mean.
Esplora pop_mean usando head().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
  mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))

# Take a look at pop_nested
head(___)

# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>% 
  unnest(___)

# Take a look at pop_mean
head(___)

Modifica ed esegui il codice