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Este exercício faz parte do curso
Você será apresentado ao conceito de dados organizados (tidy), que é central neste curso. Nas duas primeiras lições, você vai direto à prática, separando colunas de texto bagunçadas em variáveis e observações arrumadas, prontas para análise. Na lição final, você vai aprender a sobrescrever e remover valores ausentes.
Este capítulo é todo sobre transformar dados do formato wide para long e voltar novamente usando as funções pivot_longer() e pivot_wider(). Você vai precisar dessas funções quando variáveis estiverem escondidas em nomes de colunas confusos ou quando variáveis estiverem nas linhas em vez das colunas. No caminho, você vai aprender sobre cães espaciais, bombas nucleares e temperaturas de planetas.
Valores podem estar ausentes nos seus dados e, às vezes, observações inteiras também faltam. Neste capítulo, você vai aprender a completar seu conjunto de dados com essas observações ausentes. Você vai adicionar observações com valor zero a dados contados, expandir séries temporais para uma sequência completa de intervalos e muito mais!
No capítulo final, você vai aprender a transformar estruturas de dados aninhadas, como arquivos JSON e XML, em dados organizados e retangulares. Essa habilidade permite processar dados de APIs da web. Você também vai ver como estruturas aninhadas podem ser usadas para criar pipelines de modelagem elegantes que geram saídas organizadas.
Exercício atual