Feedback #1
Feedback #1
Conversation
![github-classroom[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/68187?s=60&v=4){kind=small}
There was a problem hiding this comment.
Van comentarios al código.
Me da la sensación de que están trabajando a la tabla como si las funciones filter(), summarise(), arrange(), etc. estén modificando la tabla. Recuerden que lo que hacen las funciones es devolver una nueva tabla a la que se le aplica la función (una nueva tabla filtrada, ordenada, o lo que sea).
Faltarían plantear preguntas a responder en la próxima entrega. Fíjense en el archivo readme.md para ver qué pinta tienen que tener esas preguntas.
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| # Cödigo de R acá | ||
| # Agregá más bloques según sea necesario | ||
| filter(parque_memoria,edad<20) |
There was a problem hiding this comment.
¿Qué pueden ver de este resultado?
(Recuerden que acá no están quitando los datos de la variable parque_memoria sino que crea una nueva tabla únicamente con las filas donde edad < 20 pero la tabla original sigue sin cambios).
informe.Rmd
Outdated
| summarise(parque_memoria, media_edad = mean(as.numeric(edad))) | ||
| summarise(parque_memoria, desvio_st = sd(as.numeric(edad))) |
There was a problem hiding this comment.
En vez de hacer as.numeric(edad) cada vez, es mejor que creen una nueva columna (llamada edad_numerico, por ejemplo) y calculen las cosas sobre esa columna. Y en vez de quitar las filas con NA, pueden usar mean(edad_numerico, na.rm = TRUE) para ignorar los NA.
Además, también pueden calcular ambos estadísticos en una sola llamada a summarise:
summarise(parque_memoria, media_edad = mean(as.numeric(edad)), desvio_st = sd(as.numeric(edad)))
informe.Rmd
Outdated
| En función de que la columna de edad no es un campo numérico sino de caracter (incluyendo valores nulos), se aplicó la siguiente fórmula: | ||
|
|
||
| ```{r} | ||
| parque_memoria <- filter(parque_memoria, !is.na(as.numeric(edad))) |
There was a problem hiding this comment.
No les conviene filtrar los datos donde la edad no puede convertirse a numérico porque pierden esos datos para otras partes del análisis.
informe.Rmd
Outdated
| # Volvemos a incorporar las tres variables a trabajar y a ordenar la edad de menor a mayor | ||
|
|
||
| ```{r} | ||
| parque_memoria <- filter(parque_memoria, !is.na(as.numeric(edad))) |
There was a problem hiding this comment.
Esto es redundante con lo de arriba. Por qué lo hacen dos veces?
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| parque_memoria|> | ||
| arrange(edad) | ||
| ``` |
There was a problem hiding this comment.
Para qué ordenan por edad? Pueden sacar alguna conclusión a partir de esta tabla?
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| parque_memoria|> | ||
| group_by(edad)|> | ||
| summarise(n = n()) | ||
| ``` |
There was a problem hiding this comment.
Esto lo pueden mostrar en un gráfico para la próxima. Pueden usar geom_col() con estos datos o usar geom_histogram() para dibujar un histograma directamente desde los datos. Fíjense en la ayuda de esas funciones para ver cómo se usa y pregunten en el foro si necesitan ayuda.
informe.Rmd
Outdated
| parque_memoria|> | ||
| group_by(ano_en_monumento)|> | ||
| summarise(n = n())|> | ||
| arrange(n) | ||
| ``` |
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| parque_memoria|> | ||
| group_by(ano_en_monumento)|> | ||
| summarise(n = n())|> | ||
| arrange(desc(n)) | ||
| ``` |
There was a problem hiding this comment.
Por qué muestran la misma tabla ordenada al revés?
informe.Rmd
Outdated
| Mujeres desparecidas en el año 1976 | ||
| ```{r} | ||
| filter(parque_memoria, ano_en_monumento == 1976, sexo == "Femenino") | ||
| ``` | ||
|
|
||
| Hombres desparecidos en el año 1976 | ||
| ```{r} | ||
| filter(parque_memoria, ano_en_monumento == 1976, sexo == "Masculino") | ||
| ``` |
There was a problem hiding this comment.
Este código no responde a la pregunta (porque sólo lista las observaciones, le faltaría contarlas). Puede hacerse más compacto y fácil de entender si usan group_by(sexo).
👋! GitHub Classroom created this pull request as a place for your teacher to leave feedback on your work. It will update automatically. Don’t close or merge this pull request, unless you’re instructed to do so by your teacher.
In this pull request, your teacher can leave comments and feedback on your code. Click the Subscribe button to be notified if that happens.
Click the Files changed or Commits tab to see all of the changes pushed to
mainsince the assignment started. Your teacher can see this too.Notes for teachers
Use this PR to leave feedback. Here are some tips:
mainsince the assignment started. To leave comments on specific lines of code, put your cursor over a line of code and click the blue + (plus sign). To learn more about comments, read “Commenting on a pull request”.main. Click a commit to see specific changes.For more information about this pull request, read “Leaving assignment feedback in GitHub”.
Subscribed: @jpeltrin @GeraldinaBarbieri