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script_ṕerguntas_nivelamento.Rmd
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script_ṕerguntas_nivelamento.Rmd
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title: "aula nivelamento"
author: "poli"
date: '2023-08-29'
output: html_document
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# Aula de nivelamento
Todos os scripts estão salvos e disponíveis pra consulta.
## Exercício 1
Carregue as bibliotecas "dplyr" e "stringr", logo após direcione para a pasta de trabalho:
```{r echo=FALSE, message=FALSE}
library(dplyr)
library(stringr)
setwd("~/Área de Trabalho")
```
Importe a base de dados (da síndrome congênita), depois visualize as 10 primeiras e últimas linhas e utilize uma função de resumo para ter uma noção de toda a base de dados.
Elimine a última linha da base de dados.
```{r}
amor<- read.csv("base microcefalia.csv")
head(amor,10)
tail(amor,10)
summary(amor)
amor<-amor[-93,]
```
**Pergunta 1**
Quantas variáveis temos do tipo numérica e qual?
## Exercício 2
Calcule a quantidade de mães da raça cor branca e depois da raça cor negra (não leve em consideração para o exercício as de raça cor parda)
```{r echo=FALSE, message=FALSE}
sum(as.numeric(amor$Raca_Mae_Branca), na.rm = T)
sum(as.numeric(amor$Raca_Mae_Negra), na.rm = T)
```
```{r}
```
A base conta com 205 mães brancas e 84 mães negras
## Exercício 3
Troque os hífens por zero, mude para o formato numérico e repita a soma.
```{r}
#mães brancas
amor$Raca_Mae_Branca<- str_replace_all(amor$Raca_Mae_Branca, "-", "0")
amor$Raca_Mae_Negra<- str_replace_all(amor$Raca_Mae_Negra, "-", "0")
```
Realize as duas somas em um mesmo script e nomeie os títulos das colunas das somas para "total_mães_brancas" e "total_mães_negras" respectivamente
```{r}
amor %>% summarise(total_mães_brancas=sum(as.numeric(Raca_Mae_Branca, na.rm = T)), total_mães_negras=sum(as.numeric(Raca_Mae_Negra)
```
Retire todos os hífens da tabela por zero e depois transformar as colunas que são numéricas pra formato numérico (da coluna 3 até a 67)
```{r}
amor [amor == "-"] <- "0"
amor <- amor %>% mutate_at(c(3:67), as.numeric)
```