Banco de dados
curso <- c("Sociologia","Administração","Administração","Ciências Sociais","Educação","Administração","Comunicação")
uf_origem <- c("Paraná","São Paulo","Paraná","Mato Grosso","São Paulo","São Paulo","Paraná")
uf_destino <- c("Paraná","Paraná","São Paulo","Paraná",rep("São Paulo",3))
idade <- c(24,21,22,22,20,21,20)
tabela <- data.frame(curso, uf_origem, uf_destino, idade)
Pacotes: “dplyr” e “tidyr”
1 - Usando o R , liste os estudantes do curso de Administração e suas idades.
select(tabela, curso, idade)
## curso idade
## 1 Sociologia 24
## 2 Administração 21
## 3 Administração 22
## 4 Ciências Sociais 22
## 5 Educação 20
## 6 Administração 21
## 7 Comunicação 20
3 - Qual a idade média dos estudantes de Administração (crie o código)? (não consegui)
adm_idade <- tabela[tabela$curso == "Administração", "idade"]
mean(adm_idade)
## [1] 21.33333
4 - Liste os estudantes por curso e estado de origem (crie o código)
select(tabela, curso, uf_origem)
## curso uf_origem
## 1 Sociologia Paraná
## 2 Administração São Paulo
## 3 Administração Paraná
## 4 Ciências Sociais Mato Grosso
## 5 Educação São Paulo
## 6 Administração São Paulo
## 7 Comunicação Paraná
5- Liste os estudantes por curso e estado de destino (crie o código)
select(tabela, curso, uf_destino)
## curso uf_destino
## 1 Sociologia Paraná
## 2 Administração Paraná
## 3 Administração São Paulo
## 4 Ciências Sociais Paraná
## 5 Educação São Paulo
## 6 Administração São Paulo
## 7 Comunicação São Paulo
Ou
select(tabela, -uf_origem, -idade)
## curso uf_destino
## 1 Sociologia Paraná
## 2 Administração Paraná
## 3 Administração São Paulo
## 4 Ciências Sociais Paraná
## 5 Educação São Paulo
## 6 Administração São Paulo
## 7 Comunicação São Paulo
6 - Faça ao menos duas outras listagens de seleção de variáveis conforme sua curiosidade
select(tabela, -curso, - idade)
## uf_origem uf_destino
## 1 Paraná Paraná
## 2 São Paulo Paraná
## 3 Paraná São Paulo
## 4 Mato Grosso Paraná
## 5 São Paulo São Paulo
## 6 São Paulo São Paulo
## 7 Paraná São Paulo
select(tabela, uf_origem, idade)
## uf_origem idade
## 1 Paraná 24
## 2 São Paulo 21
## 3 Paraná 22
## 4 Mato Grosso 22
## 5 São Paulo 20
## 6 São Paulo 21
## 7 Paraná 20