用管道解答问题
当您对某个数据集有一个明确的问题时，可以通过仔细构建合适的 R 代码管道来找到答案。比如，考虑这样一个问题："在非垃圾邮件中，发送给多人时，邮件的典型长度是否更短？"
这个问题可以用下面的管道来回答：
email %>%
filter(spam == "not-spam") %>%
group_by(to_multiple) %>%
summarize(median(num_char))
这段代码清楚地表明：用 num_char 衡量邮件长度，并用 median() 衡量"典型"水平。运行后，您会发现答案是"是的"：发送给多人的非垃圾邮件，其典型长度略低于仅发送给一个人的邮件。
本例以汇总统计作为结尾，但其他问题可能会以可视化作结。一切取决于您要回答的问题。
本练习是课程的一部分
R 中的探索性数据分析
练习说明
构建一条管道来回答以下两个关于 dollar 变量的问题。
- 对于包含单词 "dollar" 的邮件，典型的垃圾邮件中该词的出现次数是否多于典型的非垃圾邮件？请创建一个汇总统计来回答该问题。
- 如果您遇到一封邮件，其中单词
dollar的出现次数大于 10，更有可能是垃圾邮件还是非垃圾邮件？请创建一个柱状图来回答该问题。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Question 1
email %>%
filter(___) %>%
group_by(___) %>%
summarize(___)
# Question 2
email %>%
filter(___) %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
geom_bar()