1) Filtr

Katan[Katan$Věk <= 25 & Katan$Klub != "člen", ]

- Společně
Vytvořte databázi Katan2, která bude obsahovat jedince co nechodí do klubu deskových
her a jejich věk je menší nebo rovno 25.

Katan2 <- 
  filter(Katan, 
         Věk <= 25,
         Klub == "nečlen" ) 

# Jelikož máme v proměnné Klub pouze dvě varianty hodnot, 
# lze napsat přímo Klub == "ne".





- Samostatně
Nyní budeme chtít vybrat pouze ženy od 26 do 30 let včetně, které mají 
bakalářské nebo magisterské vzdělání. Logické operátory se budou hodit :-).

Katan2 <- 
  filter(Katan, 
         Pohlaví == "žena", 
         Věk >= 26 & Věk <= 30,
         Vzdělání == "Bc - VŠ" | Vzdělání == "VŠ")






- Společně
Naše proměnná Vzdělání obsahuje pouze čtyři varianty hodnot. 
Představme si ale, že disponuje kupříkladu dvaceti různými variantami 
výstupu a my chceme vybrat třeba jen dvanáct z nich. V takovém případě 
by nebylo příliš praktické a vhodné použít příkaz ve formátu 
Proměnná == "hodnota" | Proměnná == "hodnota" atd., který by byl velice 
dlouhý a nepřehledný. Pro tento případ tu totiž máme operátor %in%.

filter(Katan, 
       Vzdělání %in% c("Bc - VŠ", "VŠ"))

filter(Katan, 
       between(Věk, 26, 30))


filter(Katan, 
       is.na(Věk))





- Samostatně
Vytvořte datovou tabulku Katan2, která bude obsahovat pouze ženy s 
jedním až třemi dětmi, u nichž nechybí informace o věku.






Katan2 <- filter(Katan, 
                 !is.na(Věk),
                 Pohlaví == "žena", 
                 between(Děti, 1,3))











2) slice
Katan2 <- 
  slice(Katan, 1:50)

Katan2 <- Katan[1:50, ]

Vybrete řádky 1-50 a 151 -200 a vytvořte Katan2.
Katan2 <- 
  slice(Katan, 1:50, 151:200)








3) Select
Proveďme výběr proměnné Věk a Partie.
Katan2 <-
  select(Katan, 
         Věk, Partie)


Katan2 <- Katan[, c("Věk", "Partie")]

Vybereme veškeré proměnné, co obsahují e. Jaké to může mít využití?
Katan2 <-
  select(Katan, 
         contains("e"))




Přasun proměnných pomocí everything()
Katan2 <-
  select(Katan, 
         Věk, everything(), -Pohlaví, Pohlaví)






Odebrání proměnných.
Katan2 <-
  select(Katan, 
         -Vzdělání, -(Práce:Pohlaví))



- Samostatně
Vytvořte databázi, která na prvním místě bude obsahovat proměnnou Pohlaví a 
dále pak všechny ostatní proměnné databáze Katan kromě proměnných Partie a Klub.





Katan2 <- select(Katan, Pohlaví, everything(), -Partie, -Klub)







4) rename
names(Katan)[names(Katan) == "Věk"] <- "Age"

Katan2 <-
  rename(Katan, 
         "Education" = Vzdělání, 
         "Games" = Partie)

- ukázka z učebnice






# skript s trubkou
Katan$Věk %>%
  mean()


# skript bez trubky
mean(Katan$Věk)







S pomocí trubky vytvořte datovou tabulku s názvem Data_z_trubky, 
která bude obsahovat proměnné Věk, Pohlaví, Vzdělání a Kouření. 
Názvy těchto proměnných následně přejmenujte na jejich anglické ekvivalenty. 
V dalších kroku zajistěte, aby v databázi byli zařazeni pouze jedinci ve věku 18 až 26 let 
(včetně).

Data_z_trubky <- Katan %>%  
  select(Věk, Pohlaví, Vzdělání, Kouření) %>%
  rename("Age" = Věk, "Gender" = Pohlaví, 
         "Education" = Vzdělání, "Smoke" = Kouření) %>%
  filter(Age >= 18 & Age <= 26)