mutate02

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.

Berechnen Sie dann den Mittelwert der “zu teueren” Spiele.

Hinweise:

Runden Sie auf die nächste ganze Zahl.
Beachten Sie die üblichen Hinweise des Datenwerks.

Lösung

Pakete starten:

library(tidyverse)  # startet das Paket tidyverse

Daten importieren:

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

mariokart |> 
  mutate(zu_teuer = total_pr > 100) |> 
  filter(zu_teuer == TRUE) |> 
  summarise(mw_zu_teuere_spiele = mean(total_pr))

mw_zu_teuere_spiele
222.505

Die Antwort lautet: 223.

Categories:

datawrangling
eda
tidyverse
dplyr
num

---
exname: mutate02
extype: num
exshuffle: no
extol: 1
expoints: 1
categories:
- datawrangling
- eda
- tidyverse
- dplyr
- num
date: '2023-03-27'
slug: mutate02
title: mutate02

---






```{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`.   

Berechnen Sie dann den Mittelwert der "zu teueren" Spiele. 

Hinweise:

- Runden Sie auf die nächste ganze Zahl.
- Beachten Sie die üblichen [Hinweise des Datenwerks](https://datenwerk.netlify.app/hinweise).



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# Lösung

Pakete starten:

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






Daten importieren:

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



```{r}
mariokart |> 
  mutate(zu_teuer = total_pr > 100) |> 
  filter(zu_teuer == TRUE) |> 
  summarise(mw_zu_teuere_spiele = mean(total_pr))
```


Die Antwort lautet: *223*.







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Categories: 

- datawrangling
- eda
- tidyverse
- dplyr
- num