mutate01

datawrangling

eda

tidyverse

dplyr

num

Published

March 27, 2023

Aufgabe

Im Datensatz mariokart:

Erzeugen Sie eine Spalte zu_teuer, die folgende Prüfung durchführt: total_pr > 100.

Lösung

Pakete starten:

library(easystats)
library(tidyverse)  # startet das Paket tidyverse

Daten importieren:

mariokart <- data_read("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/openintro/mariokart.csv")

mariokart <- 
  mutate(mariokart, zu_teuer = total_pr > 100)

mariokart2 <-
  select(mariokart, total_pr, zu_teuer)

head(mariokart2)

total_pr	zu_teuer
51.55	FALSE
37.04	FALSE
45.50	FALSE
44.00	FALSE
71.00	FALSE
45.00	FALSE

Categories:

datawrangling
eda
tidyverse
dplyr
num

---
exname: mutate01
extype: num
exsolution: 200.755
exshuffle: no
extol: 1
expoints: 1
categories:
- datawrangling
- eda
- tidyverse
- dplyr
- num
date: '2023-03-27'
slug: mutate01
title: mutate01

---






```{r global-knitr-options, include=FALSE}
library(tidyverse)
library(exams)
```






# Aufgabe

Im Datensatz `mariokart`: 

Erzeugen Sie eine Spalte `zu_teuer`, die folgende Prüfung durchführt: `total_pr > 100`.   



</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>
</br>

# Lösung

Pakete starten:

```{r}
library(easystats)
library(tidyverse)  # startet das Paket tidyverse
```






Daten importieren:

```{r}
mariokart <- data_read("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/openintro/mariokart.csv")
```



```{r}
mariokart <- 
  mutate(mariokart, zu_teuer = total_pr > 100)

mariokart2 <-
  select(mariokart, total_pr, zu_teuer)

head(mariokart2)
```






---

Categories: 

- datawrangling
- eda
- tidyverse
- dplyr
- num