Aninhando seus dados
Neste curso, você vai trabalhar com um conjunto de indicadores econômicos e sociais de 77 países ao longo de 52 anos. Esses dados estão armazenados no data frame gapminder.
Neste exercício, você vai transformar seus dados do gapminder em um data frame aninhado usando a primeira ferramenta necessária para construir a base de habilidades de Machine Learning no estilo tidy: nest().
Observação: Esta é uma versão mais detalhada do que o conjunto de dados disponível no pacote gapminder. Esta versão está disponível no pacote dslabs.
Este exercicio faz parte do curso
Machine Learning no tidyverse
Instruções do exercicio
- Dê uma olhada nas primeiras seis linhas de
gapminder. - Agora use
group_by()enest()para aninhar seus data frames porcountrye salve comogap_nested. - Explore as primeiras seis linhas do novo data frame
gap_nestede repare na nova coluna complexa data contendo tibbles.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Explore gapminder
head(___)
# Prepare the nested data frame gap_nested
library(tidyverse)
gap_nested <- gapminder %>%
group_by(___) %>%
___()
# Explore gap_nested
head(___)