9842-respostas-tidyr.Rmd

```{r, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  fig.align = "center"
)

imdb <- readr::read_rds("assets/data/imdb.rds")
```

## O pacote tidyr

```{r, message = FALSE, warning = FALSE}
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
```


**1.** Crie 5 novas colunas de idiomas na base imdb, cada uma com um dos idiomas contidos na coluna `idioma`. Para os filmes com menos de 5 idiomas, substitua os valores `NA` pela string "Inexistente".


```{r, include = FALSE}
imdb <- readr::read_rds("assets/data/imdb.rds")
```

```{r, eval = FALSE}
imdb <- readr::read_rds("imdb.rds")
```

```{r}
imdb %>%
  separate(
    col = idioma,
    into = c("idioma1", "idioma2", "idioma3", "idioma4", "idioma5"),
    sep = ","
  ) %>% 
  mutate(across(starts_with("idioma"), ~ replace_na(., "Inexistente"))) %>% 
  select(titulo, starts_with("idioma"))
```


---

**2.** Substitua os "????" no código abaixo para criar uma tabela do lucro médio dos filmes ao longo dos anos de 2000 a 2020, com cada ano sendo uma coluna da base.

```{r}
imdb %>%
  mutate(lucro = receita - orcamento) %>%
  filter(ano %in% 2000:2020) %>%
  group_by(ano) %>%
  summarise(lucro_medio = mean(lucro, na.rm = TRUE)) %>%
  pivot_wider(names_from = ano, values_from = lucro_medio)
```


---


Para os exercícios 3, 4 e 5, vamos utilize a base `pokemon`, disponível no pacote `basesCursoR`.

```{r, eval = FALSE}
install.packages("remotes")
remotes::install_github("curso-r/basesCursoR")
pokemon <- basesCursoR::pegar_base("pokemon")
```

```{r include=FALSE}
pokemon <- readr::read_rds("assets/data/pokemon.rds")
```


**3.** Utilize a função `unite()` para juntar as duas colunas de tipo em uma única coluna na base pokemon.

```{r}
pokemon %>% 
  unite("tipo", c(tipo_1, tipo_2), sep = ", ", na.rm = TRUE) %>% 
  select(pokemon, tipo)
```



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**4.** Utilize a função `unite()` para juntar as três colunas de cor em uma única coluna na base pokemon. Faça isso sem remover as 3 colunas originais.

```{r}
pokemon %>% 
  unite("cor", c(cor_1, cor_2, cor_final), sep = ", ", na.rm = TRUE, remove = FALSE) %>% 
  select(pokemon, cor, cor_1, cor_2, cor_final)
```

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**5.** Utilizando a base `pokemon`, resolva os itens abaixo:

**a.** Utilize a função `pivot_longer()` para criar uma única coluna de tipo na base pokemon.

```{r}
tipos_pokemon <- pokemon %>% 
  pivot_longer(cols = c(tipo_1, tipo_2), names_to = "ordem_tipo", values_to = "tipo")

select(tipos_pokemon, pokemon, ordem_tipo, tipo)
```


**b.** Utilize a base criada no item (a) e escreva um código para descobrir qual o tipo mais frequente na base, independentemente se ele é primário (tipo_1) ou secundário (tipo_2).

```{r}
tipos_pokemon %>% 
  drop_na(tipo) %>% 
  count(tipo, sort = TRUE) %>% 
  slice(1)
```



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**6.** DESAFIO! Escreva uma função que receba uma base qualquer e o nome de uma coluna numérica dessa base e retorne uma figura com um gráfico de dispersão da coluna escolhida contra cada uma das outras variáveis numéricas da base.

```{r}
gerar_grafico <- function(base, var) {
  base %>%
    select(where(is.numeric)) %>%
    pivot_longer(
      cols = -all_of(var),
      names_to = "outras_variaveis",
      values_to = "valores_outras_variaveis"
    ) %>%
    ggplot() +
    geom_point(aes(x = .data[[var]], valores_outras_variaveis)) +
    facet_wrap( ~ outras_variaveis, scales = "free")
}

# exemplos de uso:
gerar_grafico(pokemon, "ataque")
gerar_grafico(imdb, "receita")
```