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  3. tidyverse で学ぶカテゴリ型データ
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Exercise

水準数を取得する

dplyr の mutate() と summarize() では、across() を使うと、第1引数の条件に合うすべての列に対して、第2引数で指定した関数を適用できます。

これらと tidyr を組み合わせて、multiple_choice_responses の各ファクター変数について水準の数を求めます。tidyr の pivot_longer() はデータセットをワイド形式からロング形式に変換します。主な2つの引数は新しい列名で、1つは元の列名を、もう1つはすべての値を格納します。

Instructions

100 XP
  • すべての文字列型の列をファクター型に変換し、新しいデータセットを responses_as_factors として保存します。
  • 新しいデータセット number_of_levels を作成し、次を行います。
    • summarize と across を使って、各列に関数 nlevels() を適用します。
    • データセットの形式をワイドからロングに変換します。