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No software R, o pacote dplyr oferece uma sintaxe intuitiva e ágil para manipulação de ...
No software R, o pacote dplyr oferece uma sintaxe intuitiva e ágil para manipulação de dados. Considere que uma base de dados contendo as quatro variáveis listadas a seguir foi armazenada no objeto processos:
• ID: identificador único do processo.
• Status: status do processo (“em andamento”, “finalizado” ou “arquivado”).
• Numero Decisoes: número de decisões ou despachos no processo.
• Data Conclusao: data de conclusão do processo (se o status for “finalizado”), no formato AAAA-MM-DD.
Nesse contexto, considere que um analista deseja calcular a soma total de decisões ou despachos proferidas nos processos “finalizados” para cada ano de conclusão. Qual das alternativa a seguir realiza essa operação corretamente, utilizando funções dplyr, e salva o resultado no objeto Soma_Decisoes?
A
processos %>% filter(Status == "finalizado") %>%
mutate(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
group_by(Ano_Conclusao) %>%
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))
B
processos %>% filter(Status == "finalizado") %>%
group_by(Data_Conclusao) %>%
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes)) %>%
mutate(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y"))
C
processos %>% filter(Status = "finalizado") %>%
group_by(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))
D
processos %>% filter(Status == "finalizado") %>%
summarise(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
group_by(Data_Conclusao) %>%
mutate(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))
E
processos %>% mutate(Ano_Conclusao = format(Data_Conclusao, "%Y")) %>%
filter(Status == "finalizado") %>%
group_by(Ano_Conclusao)
summarise(Soma_Decisoes = sum(Numero_Decisoes))