WHO 비만율 vs. 기대수명
국가, 연도, 성별별 비만율과 기대수명 데이터가 담긴 WHO 데이터 샘플(who_df)이 제공되었어요. 비만율과 기대수명 사이의 상관관계를 시각적으로 살펴보려고 합니다.
하지만 데이터가 매우 지저분해서 네 개의 변수가 열 이름에 숨겨져 있어요. 각 열 이름은 밑줄로 구분된 세 부분으로 이루어지며, 순서대로 year, sex, 그리고 pct.obese 또는 life.exp 값을 나타냅니다. 열 이름의 세 번째 부분에는 두 변수가 들어 있으므로, names_to 인자에 특수 값 ".value"를 사용해야 해요.
데이터를 깔끔한 형태로 피벗한 다음 산점도를 만들어 보세요.
ggplot2 패키지는 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
tidyr로 데이터 재구조화하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
who_df %>%
# Put each variable in its own column
___(
___,
names_to = ___,
names_sep = "_",
names_transform = ___(___ = ___)
)