Organização das observações

Aqui você vê o conjunto de dados counties_selected com algumas variáveis interessantes selecionadas. Essas variáveis: private_work, public_work, self_employed descrevem se as pessoas trabalham para o governo, para empresas privadas ou para si mesmas.

Nestes exercícios, você classificará essas observações para encontrar os casos mais interessantes.

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Manipulação de dados com o dplyr

Instruções do exercicio

Adicione um verbo para classificar as observações da variável public_work em ordem decrescente.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

counties_selected <- counties %>%
  select(state, county, population, private_work, public_work, self_employed)

counties_selected %>%
  # Add a verb to sort in descending order of public_work
  ___

Editar e Executar Código

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Manipulação de dados com o dplyr

InicianteNível de habilidade

4.8+

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Aprenda os verbos que você pode usar para transformar seus dados, incluindo select, filter, arrange e mutate. Você usará essas funções para modificar o conjunto de dados de condados para exibir observações específicas e responder a perguntas sobre os dados.

Exercise 1: Exploração de dados com o dplyr Exercise 2: Entendendo seus dados Exercise 3: Seleção de colunas Exercise 4: Os verbos filter e arrange Exercise 5: Organização das observações

Exercicio Atual

Exercise 6: Filtragem de condições Exercise 7: Filtragem e organização Exercise 8: O verbo mutate()Exercise 9: Cálculo do número de funcionários públicos Exercise 10: Cálculo da porcentagem de mulheres em um país Exercise 11: Mutate, filter e arrange

Agora que você sabe como transformar seus dados, vai querer saber mais sobre como agregar seus dados para torná-los mais interpretáveis. Você aprenderá várias funções que podem ser usadas para obter muitas observações em seus dados e resumi-las, incluindo count, group_by, summarize, ungroup e slice_min/slice_max.

Exercise 1: O verbo count Exercise 2: Contagem por região Exercise 3: Contagem de cidadãos por estado Exercise 4: Mutação e contagem Exercise 5: Os verbos group_by, summarize e ungroup Exercise 6: Resumir textos Exercise 7: Resumo por estado Exercise 8: Resumo por estado e região Exercise 9: Os verbos slice_min e slice_max Exercise 10: Seleção de um município de cada região Exercise 11: Encontrar o estado de menor renda em cada região Exercise 12: Uso de summarize, slice_max e count juntos

Aprenda métodos avançados para selecionar e transformar colunas. Além disso, aprenda sobre os auxiliares de seleção, que são funções que especificam critérios para colunas que você deseja escolher, bem como o verbo rename.

Exercise 1: Seleção Exercise 2: Seleção de colunas Exercise 3: Selecionar ajudantes Exercise 4: O verbo rename Exercise 5: Renomear uma coluna após a contagem Exercise 6: Renomear uma coluna como parte de uma seleção Exercise 7: O verbo relocate Exercise 8: Uso do relocate Exercise 9: Escolher entre os quatro verbos

Trabalhe com um novo conjunto de dados que representa os nomes dos bebês nascidos nos Estados Unidos a cada ano. Saiba como usar mutações agrupadas e funções de janela para fazer e responder perguntas mais complexas sobre seus dados. E use uma combinação de dplyr e ggplot2 para criar gráficos interessantes e explorar melhor seus dados.

Exercise 1: Os dados de babynames Exercise 2: Filtragem e organização por um ano Exercise 3: Você pode encontrar os nomes mais populares de cada ano Exercise 4: Visualização de nomes com ggplot2 Exercise 5: Mutações agrupadas Exercise 6: Encontrar o ano em que cada nome é mais comum Exercise 7: Somando o total e o máximo para cada nome Exercise 8: Visualização da mudança normalizada na popularidade Exercise 9: Funções de janela Exercise 10: Usar proporções para descrever a frequência de um nome Exercise 11: Os maiores saltos em um nome Exercise 12: Parabéns!