Q1 - Utilizando o dataset Super Heróis do Kaggle construa um gráfico com o ggplot2 mostrando qual universo (Marvel e DC Comics) tem os super-heróis mais fortes? Dica: utilize ‘geom_bar’ para construir o gráfico.

library(tidyverse)
library(dplyr)
herois<-read_csv("herois_completo.csv", na=c("","-","NA"))
dim(herois)
## [1] 660 178
data1 <- herois %>%
  filter(super_strength==TRUE) %>%
  filter(publisher== "Marvel Comics" | publisher=="DC Comics") 
  
ggplot(data = data1, aes(x = publisher, y=super_strength, fill=publisher)) +
  geom_bar(stat="identity") + 
  theme_classic() + 
  labs(x = "Universo", y= "Herois com super forca")

Q2 - Utilizando o dataset Super Heróis do Kaggle construa um gráfico com o ggplot2 mostrando quais super-heróis têm mais variedade de superpoderes.

power_max = mutate(herois, 
          soma = rowSums(select(herois, agility:omniscient))) %>% 
          mutate(name = herois$name)

ggplot(data=filter(power_max, soma>30), aes(x = name, y = soma)) + 
  geom_bar(stat="identity") + theme_classic() + labs(x = "Heroi", y = "Soma") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Q3 - Utilizando o dataset Super Heróis do Kaggle construa um gráfico com o ggplot2 mostrando os poderes comuns dos super-heróis.

powers_comuns = tibble(soma = colSums(select(herois, agility:omniscient)), 
                      nome = names(select(herois, agility:omniscient)))

ggplot(data=filter(powers_comuns, soma>40), aes(x = nome, y = soma, fill = soma)) + 
  geom_bar(stat="identity") + theme_classic() + labs(x = "Habilidade", y = "Total de super-her昼㸳is", fill = "Total de super-herois") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Q4 - Utilizando o dataset Super Heróis do Kaggle construa um gráfico com o ggplot2 com relação à distribuição por gênero em cada universo.

data4 <- herois %>%
  filter(publisher== "Marvel Comics" | publisher=="DC Comics") 

ggplot(data = data4) +
  geom_bar(mapping = aes(x = publisher, fill = gender))+
  theme_classic()

Q5 - Utilizando o dataset Super Heróis do Kaggle construa um gráfico com o ggplot2 com relação à distribuição da inteligência por gênero em cada universo.

ggplot(data = data4) +
  geom_bar(mapping = aes(x = intelligence, fill = gender))+
  facet_wrap(~ publisher, nrow = 2)

Q6 - Utilizando o dataset Super Heróis do Kaggle construa um gráfico com o ggplot2 de pontos da coluna weight em função de height. Observe os outliers no gráfico. Crie um novo dataframe sem esses pontos, isto é, crie um novo dataframe chamado herois_limpo, filtrando os heróis com peso e altura entre 1 a 500. Use este dataframe para todos os próximos itens.

ggplot(data = herois) +
  geom_point(mapping = aes(x = weight, y = height))
## Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_point).

herois_limpo <- herois %>%
  filter((weight>1 & weight<500) & (height>1 & height<500))

ggplot(data = herois_limpo) +
  geom_point(mapping = aes(x = weight, y = height))

Q7 - Reproduza os mapas do Brasil mostrados na página https://www.curso-r.com/blog/2017-05-04-mapas-tematicos-3-minutos/ e https://www.curso-r.com/blog/2017-02-21-markercluster/.

a <- matrix(c("AC","AL","AM","AP","BA","CE","DF","ES","GO","MA","MG","MS","MT",
         "PA","PB","PE","PI","PR","RJ","RN","RO","RR","RS","SC","SE","SP","TO",
         156,3690,2595,254,14582,NA,7124,3343,12740,3347,9958,1150,
         4338,4970,NA,7980,2866,8539,32652,2677,1235,256,13760,3264,2013,98763,
         473), ncol = 2)
dataset <- data.frame(a)

dataset %>% 
  head(10)

Q8 - Reproduza o gráfico dinâmico apresentado no link: https://rpubs.com/davimat/graficos_dinamicos.

library(dplyr)
library(gapminder)
head(gapminder)
library(ggplot2)
 library(gifski)
 theme_set(theme_bw())
 p <- ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y=lifeExp, size = pop, colour = country)) + geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.7) +
   scale_color_viridis_d() + scale_size(range = c(2, 12)) +    scale_x_log10() +
   labs(x = "GDP per capita", y = "Life expectancy")+ ggtitle("GDP per capita x Life expectancy")
 p

library(gganimate)
 p + transition_time(year) +
   labs(title = "Year: {frame_time}")