Сохранение наиболее распространённых уровней

Иногда нужно сохранить не уровни по доле, а n наиболее часто встречающихся. Посмотрим, как изменится набор сохранённых уровней переменной MLMethodNextYearSelect, если отбирать их по количеству, а не по доле. Набор данных multiple_choice_responses уже загружен.

Это упражнение является частью курса

Категориальные данные в Tidyverse

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Удалите наблюдения, в которых метод не был выбран.
Создайте новую переменную ml_method на основе MLMethodNextYearSelect, сохранив 5 наиболее распространённых значений и объединив остальные в категорию "other method" с помощью аргумента other_level.
Подсчитайте частоту каждого значения ml_method, отсортировав результат по убыванию.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

multiple_choice_responses %>%
  # Remove NAs 
  filter(___) %>%
  # Create ml_method, retaining the 5 most common methods and renaming others "other method" 
  mutate(ml_method = ___(MLMethodNextYearSelect, ___, other_level = ___)) %>%
  # Count the frequency of your new variable, sorted in descending order
  ___(ml_method, ___)

Редактировать и запускать код