Mapeando seus dados

Em combinação com mutate(), você pode usar map() para anexar os resultados do seu cálculo a um data frame. Como a função map() sempre retorna um vetor de listas, você deve usar unnest() para extrair essa informação em um vetor numérico.

Aqui, você vai explorar essa funcionalidade calculando a população média de cada país no conjunto de dados gapminder.

Este exercicio faz parte do curso

Machine Learning no tidyverse

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Instruções do exercicio

Use map() para aplicar a função mean() e calcular a média da população para cada país, anexando essa nova coluna de lista chamada mean_pop com mutate().
Explore as primeiras 6 linhas de pop_nested.
Use unnest() para converter a lista mean_pop em uma coluna numérica e salve isso como o data frame pop_mean.
Explore pop_mean usando head().

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Calculate the mean population for each country
pop_nested <- gap_nested %>%
  mutate(mean_pop = map(___, ~mean(.x$___)))

# Take a look at pop_nested
head(___)

# Extract the mean_pop value by using unnest
pop_mean <- pop_nested %>% 
  unnest(___)

# Take a look at pop_mean
head(___)

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