Aggregazioni con rowwise()
rowwise() può essere un utile strumento nella tua cassetta degli attrezzi di programmazione con dplyr quando lo combini con c_across(). Insieme, ti permettono di effettuare calcoli tra variabili diverse su ciascuna riga. Ad esempio, può tornare utile per contare i valori mancanti su ogni riga per le variabili selezionate.
Questo esercizio fa parte del corso
Programmare con dplyr
Istruzioni dell'esercizio
- Imposta la pipeline per effettuare calcoli su ciascuna riga.
- Crea una colonna
num_missingche contenga, per ogni riga, il numero di valori mancanti nelle colonne dagdp_in_billions_of_usdfino all’ultima colonna inimf_data. - Ordina i risultati per numero di valori mancanti in ordine decrescente.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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
___