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Questão FC374782

Com base nesse contexto, considere o interesse de encontrar o número total de processos que têm valor de controvérsia superior a R$ 1.000.000,00 em cada um dos três tipos de status

Linguagens de Programação para Ciência de Dados

Instituto Consulplan · 2025

O pacote dplyr do software R traz uma sintaxe intuitiva e eficiente para manipulação de dados, permitindo a filtragem, transformação, agrupamento e resumo de grandes conjuntos de dados de forma concisa e rápida.

 

Considere uma base de dados (armazenada no objeto dados) que contém informações sobre processos judiciais e possui as seguintes variáveis:

 

\(\bullet\) ID: identificador único do processo;

 

\(\bullet\) Data_Abertura: data em que o processo foi iniciado;

 

\(\bullet\) Status: status do processo (“Em andamento”, “Finalizado” ou “Arquivado”); e

 

\(\bullet\) Valor_Controversia: valor monetário em disputa no processo.

 

Com base nesse contexto, considere o interesse de encontrar o número total de processos que têm valor de controvérsia superior a R$ 1.000.000,00 em cada um dos três tipos de status possíveis. Se esse resultado for armazenado no objeto Total_Controversia, qual das alternativas a seguir faz essa operação com funções do dplyr?

  1. dados %>% filter(Valor_Controversia > 1000000) %>%

               group_by(Status) %>%

               summarise(Total_Controversia = count())

  2. dados %>% summarise(Total_Controversia = count()) %>%

                filter(Valor_Controversia > 1000000) %>%

                group_by(Status)

  3. dados %>% group_by(Status) %>%

               summarise(Total_Controversia = count()) %>%

               filter(Valor_Controversia > 1000000)

  4. dados %>% filter(Valor_Controversia > 1000000) %>%

               group_by(Status) %>%

               summarise(Total_Controversia = n())

  5. dados %>% summarise(Total_Controversia = n()) %>%

                filter(Valor_Controversia > 1000000) %>%

                group_by(Status)

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Gabarito

D

Comentário do professor

O código escolhido utiliza o operador pipe do dplyr para criar um fluxo claro: dados %>% filter(...) %>% group_by(Status) %>% summarise(...).

Primeiro aplicamos filter para manter apenas processos com \(Valor\_Controversia > 1000000\), ou seja, selecionamos os casos de interesse.

Em seguida, group_by(Status) agrupa esses registros por cada valor de Status, preparando a base para o cálculo por grupo.

Por fim, summarise(Total_Controversia = n()) cria uma coluna chamada Total_Controversia com a contagem de processos em cada grupo; a função n() retorna o número de linhas do grupo atual.

O resultado é um tibble com duas colunas: Status e Total_Controversia, contendo a quantidade de processos acima de R$1.000.000,00 por status.

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