9872-respostas-purrr.Rmd

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

imdb <- readr::read_rds("assets/data/imdb.rds")
```

## Programação funcional (purrr)

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

**1.** Utilize a função `map()` para calcular a média de cada coluna da base `mtcars`.

```{r}
map(mtcars, mean)
```


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**2.** Use a função `map()` para testar se cada elemento do vetor `letters` é uma vogal ou não. Dica: você precisará criar uma função para testar se é uma letra é vogal. Faça o resultado ser (a) uma lista de `TRUE/FALSE` e (b) um vetor de `TRUE/FALSE`.

```{r}
testar_vogal <- function(x) {
  if(x %in% c("a", "e", "i", "o", "u")) {
    return(TRUE)
  } else {
    return(FALSE)
  }
}

# retornando uma lista
map(letters, testar_vogal)

# retornando um vetor (2 soluções equivalentes)
map(letters, testar_vogal) %>% flatten_lgl()
map_lgl(letters, testar_vogal)
```


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**3** Faça uma função que divida um número por 2 se ele for par ou multiplique ele por 2 caso seja ímpar. Utilize uma função `map` para aplicar essa função ao vetor `1:100`. O resultado do código deve ser um vetor numérico.

```{r}
operacao <- function(x) {
  if (x %% 2 == 0) {
    return(x / 2)
  } else {
    return(x * 2)
  }
}

operacao(2)
operacao(3)

map_dbl(1:100, operacao)
```

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**4.** Use a função `map()` para criar gráficos de dispersão da receita vs orçamento para os filmes da base `imdb`. Os filmes de cada ano deverão compor um gráfico diferente. Faça o resultado ser (a) uma lista de gráficos e (b) uma nova coluna na base `imdb` (utilizando a função `tidyr::nest()`).

```{r, eval = FALSE}
imdb <- readr::read_rds("imdb.rds")

# gerando uma lista de gráficos

fazer_grafico <- function(tab, ano_) {
  tab %>% 
    filter(ano == ano_) %>% 
    ggplot(aes(x = orcamento, y = receita)) +
    geom_point()
}

anos <- unique(imdb$ano)

graficos <- map(anos, fazer_grafico, tab = imdb)

# gerando uma coluna na tabela imdb
fazer_grafico2 <- function(tab) {
  tab %>% 
    ggplot(aes(x = orcamento, y = receita)) +
    geom_point()
}


imdb_com_graficos <- imdb %>% 
  group_by(ano) %>% 
  tidyr::nest() %>% 
  mutate(
    grafico = map(data, fazer_grafico2)
  )
```


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**5.** Utilize a função `walk` para salvar cada ano da base `imdb` em um arquivo `.rds` diferente, isto é, o arquivo `imdb_2001.rds`, por exemplo, deve conter apenas filmes do ano de 2001.

```{r, eval = FALSE}
imdb <- readr::read_rds("imdb.rds")

salvar_base <- function(tab, ano_) {
  tab %>% 
    filter(ano == ano_) %>% 
    readr::write_rds(file = paste0("teste/imdb_", ano_, ".rds"))
}

anos <- imdb %>% 
  filter(!is.na(ano)) %>% 
  pull(ano)

walk(anos, salvar_base, tab = imdb)
```