計算集中趨勢指標
在整個章節中，你會使用 gapminder 資料集，它記錄了世界各國隨時間變化的人口與健康等統計資料。想更了解它，可以用 ?gapminder 開啟說明文件。
在這個練習中，請聚焦比較各洲之間的預期壽命差異。這表示你的分析不應停留在國家層級，而要彙整到洲別層級。這可以透過 group_by() 搭配 summarize() 這組強大的語法來完成，讓你能對完整資料集的不同子集執行相同的分析。
本練習屬於課程
R 的探索式資料分析
練習說明
- 建立一個名為
gap2007的資料集，只包含 2007 年的資料。 - 使用
gap2007，計算各洲的平均值與中位數預期壽命。不用擔心為summarize()產生的新欄位命名。 - 產生各洲預期壽命的並列盒鬚圖，來確認你在中位數中觀察到的趨勢。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create dataset of 2007 data
gap2007 <- filter(___, ___)
# Compute groupwise mean and median lifeExp
gap2007 %>%
group_by(___) %>%
summarize(___,
___)
# Generate box plots of lifeExp for each continent
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___, y = ___)) +
___