R Markdown

#Passo0 - Carregar as bibliotecas:
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)
library(reactable)
library(RColorBrewer)
# Passo 1 - carregar base de dados

load("C:/Users/victo/Base_de_dados-master/df_pokemon.RData")
# Passo 2 - Cruzamento de uma variável quatitativa e uma vareável quanlitativa

ft <- df %>% select(type_1, defense) %>% group_by(type_1) %>% summarise(Média_Def=mean(defense),
                                                                        Desvio_DF=sd(defense),
                                                                        Quantidade_Tipo_1=n()) %>% 
  
  data.frame() %>% flextable()


ft <- bg(ft, bg = "purple", part = "header")
ft <- bg(ft, bg = "pink", part = "body")
ft
# Boxplot da Defesa dos tipos de pokemon 

boxplot(defense~type_1, data = df,
        col=c("green","red","yellow","blue","orange",
              "purple","pink", "violet","brown","grey","#7eafd6", 
              "#300730","#d1133f","#505730","#e89161","#7ffaf2","#5d7985", "#00eb1b"),
        main="Gráfico de defesa dos tipos de Pokemon",
        xlab = "Tipos de Pokemon",
        ylab = "Defesa" )

Primeiramente eu fiz o carregamento de todas as bibliotecas que seriam necessárias para efetuar o trabalho, após esse processo eu fiz o cruzamento de uma variável quantitativa e uma qualitativa, ou seja, uma tabela que permite não somente a utilização de uma variável numerica, mas tambem de uma não- numérica.

Por meio desse cruzamento podemos observar que foi obtido uma tabela que mostra o tipo de pokemon,a média da defesa, o desvio da defesa e a quantidade do tipo 1 de uma forma que permite a análise e a comparação dos mesmos.

Em seguida realizei um bloxpot da defesa dos tipos de pokemon e obtendo um gráfico que permite visualizar a distribuição e os valores dos dados, dessa forma é fornecido um meio para analisar os ddados de uma maneira mais clara e objetiva, proporcionando um melhor entendimento do mesmo.