knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)

library(learnr)
library(dplyr)
library(gradethis)

gapminder <- readr::read_csv(
  'https://raw.githubusercontent.com/OHI-Science/data-science-training/master/data/gapminder.csv'
  )

promedio <- gapminder %>%
    group_by(country) %>%
    summarise(promedio_pib = mean(gdpPercap))

tutorial_options(exercise.checker = gradethis::grade_learnr)
knitr::include_graphics(
  "https://storage.googleapis.com/datos_cursos/ixpantia_introR/ixpantia_logo.png"
  )  

Datos: gapminder

Este conjunto de datos contiene información sobre distintos países tales como características demográficas o económicas. Incluye 1704 observaciones y 6 variables.

glimpse(gapminder)

Descripción de las variables:

| Variable | Descripción | | :--------: | :-----------: | | country | Nombre del país | | year | Año de registro | | pop | Población del país | | continent | Continente donde se ubica el país | | lifeExp | Esperanza de vida del país | | gdpPercap | PIB per cápita del país |

Ejercicios

Utilice filter() para filtrar únicamente los datos de Oceania

En el set de datos gapminder hay una columna que se llama continent que muestra el continente al que pertenece cada país. En total tiene 5 categorías. Filtre de forma que sólo muestre los datos correspondientes a Oceanía usando filter().

gapminder %>%
  filter()
"continent == 'Oceania'"
grade_result(
  pass_if(~ identical(unlist(.result),
                      unlist(gapminder %>%
                               filter(continent == 'Oceania'))),
          "¡Muy bien!")
)

Utilice select() para seleccionar las columnas country, year y pop

El conjunto de datos gapminder tiene en total 6 columnas o variables. Sin embargo, en ocasiones interesa utilizar una base con solamente algunas variables. Por ejemplo podría interesar analizar únicamente la población de los distintos países en los años registrados. Para lograr esto, seleccione las columnas country, year y pop utilizando select().

gapminder %>%
  select()
grade_result(
  pass_if(~ identical(unlist(.result),
                      unlist(gapminder %>%
                               select(country, year, pop))),
          "¡Muy bien!")
)

Calcule el promedio del PIB per cápita de cada país usando summarise() y group_by()

EL conjunto de datos gapminder tiene una variable que se llama gdpPercap que describe el PIB per cápita de los países para distintos años. Ahora utilice esta variable agrupando por país (country) y use summarise() para calcular el promedio de gdpPercap por país. Llame a la nueva variable con los datos del promedio promedio_pib.

gapminder %>%
  group_by() %>%
  summarise()
"summarise(promedio_gdp = mean(gdpPercap)"
grade_result(
  pass_if(~ identical(unlist(.result),
                      unlist(gapminder %>%
                      group_by(country) %>%
                      summarise(promedio_pib = mean(gdpPercap)))),
          "¡Excelente!")
)

Ordene de menor a mayor los países según promedio_pib utilizando arrange()

Anteriormente creamos una variable llamada promedio_pib que representa el promedio del PIB per cápita de cada país. Esto quedó guardado en un nuevo conjunto de datos llamado promedio. Ahora, partiendo de este nuevo conjunto de datos, ordene de de menor a mayor según el PIB promedio de cada país.

promedio %>% 
  arrange()
"Por defecto `arrange()` ordena de menor a mayor"
grade_result(
  pass_if(~ identical(unlist(.result),
                      unlist(promedio %>%
                      arrange(promedio_pib))),
          "¡Bien hecho!")
)

Cree una nueva columna que sea la multiplicación de la población por el PIB per cápita usando mutate()

En el conjunto de datos gapminder hay una columna que se llama pop que se refiere a la población del país y otra columna que se llama gdpPercap, la cual se refiere al PIB per cápita de los países en cada año. Ahora, genere una nueva variable llamada multiplicacion que contenga el valor resultante de la multiplicación de las dos columnas mencionadas.

gapminder %>% 
  mutate(multiplicacion = )
"* es para multiplicar"
grade_result(
  pass_if(~ identical(unlist(.result),
                      unlist(gapminder %>% 
                      mutate(multiplicacion = pop * gdpPercap))),
          "¡Buenisimo!")
)


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