Trab 5

carregando a base de dados que vamos trabalhar.

load("C:/Users/digos/Downloads/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")

vamos ver as categorias que a base de dados possui.

names(df)

##  [1] "id"              "pokemon"         "species_id"      "height"         
##  [5] "weight"          "base_experience" "type_1"          "type_2"         
##  [9] "attack"          "defense"         "hp"              "special_attack" 
## [13] "special_defense" "speed"           "color_1"         "color_2"        
## [17] "color_f"         "egg_group_1"     "egg_group_2"     "url_image"      
## [21] "x"               "y"

Agora vamos instalar os pacotes para começar nossa variavel.

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(flextable)

Agora vamos começar a fazer nossa tabela separando os pokemons por seus ataques, com média e desvio padrão.

df %>% select(attack,type_1) %>%
  group_by("Tipo 1" = type_1) %>% 
  summarise(Média=round(mean(attack),2),
            "Desvio Padrão"=round(sd(attack),2)) %>%
  flextable() %>% theme_vader()

Tipo 1	Média	Desvio Padrão
bug	65.22	30.74
dark	86.25	24.34
dragon	102.62	29.64
electric	67.78	25.15
fairy	61.53	29.75
fighting	94.72	27.66
fire	81.61	25.30
flying	71.67	42.52
ghost	66.65	25.29
grass	70.91	24.08
ground	91.30	28.62
ice	70.70	25.94
normal	71.73	29.30
poison	74.68	19.63
psychic	60.22	30.77
rock	88.17	32.58
steel	83.55	24.61
water	71.05	25.03

Agora vamos fazer a tabela do atque mínimo até o ataque máximo e do tipo de ataque.

df %>% select(attack,type_1) %>%
  group_by("Tipo 1" = type_1) %>% 
  summarise(Mínimo=min(attack),
            "Primeiro Quartil"=quantile(attack,probs=0.25),
            Mediana=round(median(attack),2),
            "Terceiro Quartil"=quantile(attack,probs=0.75),
            Máximo=max(attack)) %>%
  flextable() %>% theme_tron()

Tipo 1	Mínimo	Primeiro Quartil	Mediana	Terceiro Quartil	Máximo
bug	10	42.50	63.0	90.00	135
dark	50	65.00	86.5	97.50	131
dragon	50	78.75	97.5	130.00	150
electric	30	50.00	61.5	85.00	123
fairy	20	45.00	52.0	72.00	131
fighting	35	80.00	100.0	120.00	140
fire	40	60.75	82.5	97.75	140
flying	30	50.00	70.0	92.50	115
ghost	30	50.00	65.0	85.00	115
grass	27	53.50	68.0	89.75	130
ground	40	72.00	83.5	115.75	150
ice	30	50.00	65.0	82.50	130
normal	5	55.00	70.0	85.00	160
poison	43	60.00	74.0	90.50	106
psychic	20	36.25	52.5	74.50	150
rock	40	58.00	86.5	112.75	165
steel	24	75.00	82.5	97.50	135
water	10	52.00	70.0	90.00	130

Vamos fazer o boxplot comparando os gráficos dos tipos de ataque dos pokemons.

par(cex=0.5)
boxplot(attack~type_1, data = df,
        col=c("yellow","green"),
        main= "Gráfico tipo de atques dos pokemons",
        ylab = "Ataques", 
        xlab = "Pokemon")

Fizemos esse trabalho para mostrar os Pokemons e seus tipos de ataque, na primeira tabela mostramos a média e o desvio padrão dos tipode de ataque por pokemons. Na segunda tabela fizemos o ataque maximo e minimo dos pokemons. Já o boxplot, ou Gráfico oo eixo y demonstra os ataques, e o eixo x os pokemons por ataque.