9881-respostas-nse.Rmd

```{r, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  fig.align = "center"
)
```

## NSE

```{r, message = FALSE, warning = FALSE}
library(dplyr)
library(ggplot2)
```

**1.** Escreva uma função que recebe uma *tibble* e uma coluna qualquer e devolve uma *tibble* sem as linhas contendo `NA` na coluna especificada.

```{r}
tabela_qualquer <- tibble::tibble(
  x = c(1, 2, 3, NA, 6),
  y = c("a", "b", NA, "d", "e")
)

filtrar_na <- function(tab, coluna) {
  tab %>%
    filter(!is.na({{coluna}}))
}

filtrar_na(tabela_qualquer, x)
filtrar_na(tabela_qualquer, y)


# string como argumento
filtrar_na <- function(tab, coluna) {
  tab %>%
    filter(!is.na(.data[[coluna]]))
}

filtrar_na(tabela_qualquer, "x")
filtrar_na(tabela_qualquer, "y")

```


---

**2.** Escreva uma função que recebe uma *tibble* e uma coluna e faz um gráfico de barras da frequência dessa coluna.

```{r}
criar_grafico <- function(tab, coluna) {
  tab %>%
    count({{coluna}}) %>%
    ggplot(aes(x = {{coluna}}, y = n)) +
    geom_col()
}

criar_grafico(mtcars, cyl)

# string como argumento
criar_grafico <- function(tab, coluna) {
  tab %>%
    count(.data[[coluna]]) %>%
    ggplot(aes(x = .data[[coluna]], y = n)) +
    geom_col()
}

criar_grafico(mtcars, "cyl")
```


---

**3.** Escreva uma função que recebe uma *tibble* e o nome de duas colunas numéricas e faz um gráfico de dispersão dessas colunas.

```{r}
fazer_grafico_disp <- function(tab, col1, col2) {
  tab %>% 
    ggplot(aes(x = {{col1}}, y = {{col2}})) +
    geom_point()
}

fazer_grafico_disp(mtcars, mpg, wt)


# string como argumento

fazer_grafico_disp <- function(tab, col1, col2) {
  tab %>% 
    ggplot(aes(x = .data[[col1]], y = .data[[col2]])) +
    geom_point()
}

fazer_grafico_disp(mtcars, "mpg", "wt")
```


---

**4.** Escreva uma função que recebe uma *tibble*, o nome de uma coluna categótica e o nome de uma coluna numérica e devolva uma tabela com a média da coluna numérica para cada categoria da coluna categórica.

```{r}
calcular_media <- function(tab, col_grupo, col_num) {
  tab %>% 
    group_by({{col_grupo}}) %>% 
    summarise(media = mean({{col_num}}, na.rm = TRUE))
}

calcular_media(mtcars, cyl, mpg)


# string como argumento
calcular_media <- function(tab, col_grupo, col_num) {
  tab %>% 
    group_by(.data[[col_grupo]]) %>% 
    summarise(media = mean(.data[[col_num]], na.rm = TRUE))
}

calcular_media(mtcars, "cyl", "mpg")
```