Seção 4 Aula 3

No dia a dia de quem trabalha com dados é muito comum se deparar com dados formatados de um jeito bastante complicado de se manipular. Na Aula 3 aprenderemos a utilizar funções essenciais para preparar os dados para análise, organizando e limpando bases de dados. Serão abordadas técnicas para filtrar dados com base em critérios específicos, remover valores ausentes (NAs) para garantir a integridade dos dados, e renomear variáveis para melhorar a clareza. Além disso, aprenderemos a recodificar variáveis, permitindo a transformação de dados categóricos ou numéricos conforme necessário, e a juntar diferentes conjuntos de dados, facilitando a integração e a ampliação das bases de dados

Pacote utilizados

install.packages(forcats)

## Error in install.packages : object 'forcats' not found

Pacote utilizados

library(dplyr)
library(forcats)

Banco de dados utilizados

Base de dados de credito (Aula 1) modificada:

dados<-read.csv("/Users/eugeniaviana/Documents/Documents/Eugenia/Sociologia/MQ/aula1mod.csv")

Base de dados Airbnb:

BHair<-read.csv("/Users/eugeniaviana/Documents/Documents/Eugenia/Sociologia/MQ/Aula 4/BHairbnb.csv")
OPair<-read.csv("/Users/eugeniaviana/Documents/Documents/Eugenia/Sociologia/MQ/Aula 4/OPairbnb.csv")
BHair2<-read.csv("/Users/eugeniaviana/Documents/Documents/Eugenia/Sociologia/MQ/Aula 4/BHair.csv")