Obesidade vs. expectativa de vida (OMS)
Você recebeu uma amostra de dados da OMS (who_df) com percentuais de obesidade e expectativa de vida por país, ano e sexo. Você quer inspecionar visualmente a correlação entre obesidade e expectativa de vida.
No entanto, os dados estão bem bagunçados, com quatro variáveis escondidas nos nomes das colunas. Cada nome de coluna é composto por três partes separadas por sublinhados: valores para year, seguidos por sex, e então valores para pct.obese ou life.exp. Como a terceira parte do nome da coluna contém duas variáveis, você precisará usar o valor especial ".value" no argumento names_to.
Você vai pivotar os dados para um formato organizado (tidy) e criar o gráfico de dispersão.
O pacote ggplot2 já foi carregado para você.
Este exercicio faz parte do curso
Reestruturando dados com tidyr
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
who_df %>%
# Put each variable in its own column
___(
___,
names_to = ___,
names_sep = "_",
names_transform = ___(___ = ___)
)