Was macht der folgende Code?

df %>% 
  slice(seq(1, 
            1000, 
            100)) %>% 
  filter(os == "iOS") %>%
  group_by(device) %>% 
  summarize(mean(timeOfUse))

• der Datensatz df wird geteilt, wie wählen mit seq() jeden 100. Fall
• wir nehmen daraus dann nur Fälle, deren Variable os gleich "iOS" ist
• dann sortieren wir nachd er Variable device
• zuletzt lassen wir den Mittelwert der Variable timeOfUse gruppiert nach device ausgeben.

Und was macht dieser Code?

df %>% 
  select(gndr, income, residence, inhabitants) %>% 
  bind_rows(df2) %>% 
  mutate(sizeOfTown = case_when(inhabitants < 10000 ~ "small town",
                                inhabitants > 10000 & inhabitants < 50000 ~ "city",
                                inhabitants > 50000 ~ "large city"))

• aus dem Datensatz df werden die Variablen gndr, income, residence und inhabitants gefiltert
• danach fügen wir die Fälle aus dem Datensatz df2 hinzu.
• zuletzt schaffen wir eine neue Variable sizeOfTown, die der Höhe der Einwohner:innen eine Beschreibung zuordnet (ordinale Variable)

Und was macht dieser Code?

df %>% 
  bind_rows(df3) %>% 
  filter(income >> 1000 && gndr = "female") %>% 
  mutate(sizeOfTown = case_when(inhabitants < 10000 ~ "small town",
                                inhabitants > 10000 & inhabitants < 50000 ~ "city",
                                inhabitants > 50000 ~ "large city"))

• fehlerhaft Code!
• in filter() genutzte Anweisungen sind falsch!
• korrekt ist: filter(income > 1000 & gndr == "female")

Das war’s! Ab zu ggplot!