tidydata1

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tidy
schoice
Published

March 27, 2023

Aufgabe

Laden Sie die folgende Tabellen mit folgendem Befehl aus dem Paket tidyverse:

table1_path <- "https://raw.githubusercontent.com/sebastiansauer/Lehre/main/data/tidy-table1.csv"
table1 <- read_csv(table1_path)

Insgesamt sollten Sie als folgende Tabellen in Ihrem environment verfügbar haben:

  • table1
  • table2
  • table3
  • table4
  • table5

Welche der Tabellen ist in der Normalform?

Answerlist

  • table1
  • table2
  • table3
  • table4
  • table5











Lösung

Laden wir noch die übrigen Tabellen

table2_path <- "https://raw.githubusercontent.com/sebastiansauer/Lehre/main/data/tidy-table2.csv"
table2 <- read_csv(table2_path)

table3_path <- "https://raw.githubusercontent.com/sebastiansauer/Lehre/main/data/tidy-table3.csv"
table3 <- read_csv(table3_path)

table4_path <- "https://raw.githubusercontent.com/sebastiansauer/Lehre/main/data/tidy-table4.csv"
table4 <- read_csv(table4_path)

table5_path <- "https://raw.githubusercontent.com/sebastiansauer/Lehre/main/data/tidy-table5.csv"
table5 <- read_csv(table5_path)

Betrachten wir alle fünf Tabellen:

table1
country year cases population
Afghanistan 1999 745 19987071
Afghanistan 2000 2666 20595360
Brazil 1999 37737 172006362
Brazil 2000 80488 174504898
China 1999 212258 1272915272
China 2000 213766 1280428583
table2
country year type count
Afghanistan 1999 cases 745
Afghanistan 1999 population 19987071
Afghanistan 2000 cases 2666
Afghanistan 2000 population 20595360
Brazil 1999 cases 37737
Brazil 1999 population 172006362
Brazil 2000 cases 80488
Brazil 2000 population 174504898
China 1999 cases 212258
China 1999 population 1272915272
China 2000 cases 213766
China 2000 population 1280428583
table3
country year rate
Afghanistan 1999 745/19987071
Afghanistan 2000 2666/20595360
Brazil 1999 37737/172006362
Brazil 2000 80488/174504898
China 1999 212258/1272915272
China 2000 213766/1280428583
table4
country 1999 2000
Afghanistan 745 2666
Brazil 37737 80488
China 212258 213766
table5
country century year rate
Afghanistan 19 99 745/19987071
Afghanistan 20 00 2666/20595360
Brazil 19 99 37737/172006362
Brazil 20 00 80488/174504898
China 19 99 212258/1272915272
China 20 00 213766/1280428583

Man sieht, dass nur Tabelle 1 “tidy” ist.

Quelle

Answerlist

  • Wahr
  • Falsch
  • Falsch
  • Falsch
  • Falsch

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