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title: "Manipulating and visualizing data - hmw"
author: "Matilde Trevisani"
date: "`r Sys.Date()`"
output:
  rmdformats::downcute:
    self_contained: true
    default_style: "light"
    downcute_theme: "default"
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https://rmarkdown.rstudio.com/



```{r setup, include=FALSE}
## Global options
knitr::opts_chunk$set(cache = FALSE, include = F)
```

```{r include=T, message = F, warning = F, echo = F}
library(dplyr)
library(magrittr)
library(ggplot2)
library(skimr)
``` 



Il pacchetto `faraway` ha un dataset chiamato `worldcup`. Carica questo dataset.

```{r}
library(faraway)
```



Utilizza l' `help` per sapere di più sui dati e utilizza alcune funzioni base come `str`, `head`, etc. per conoscere un po' i dati.
<!-- Difensore Attaccante Portiere Centrocampista -->
<!-- Numero di tiri, passaggi, contrasti e parate effettuati -->


- Qual è il tipo delle variabili incluse nel dataset?
- Ci sono valori mancanti?

```{r include = T, results='markup'}

```


1. Crea un grafico per analizzare la relazione tra la quantità di tempo che il giocatore ha giocato nella Coppa del Mondo e il numero di passaggi effettuati dal giocatore. 
```{r include = T, fig.show='asis'}

```

2. Si valuti se e come migliorare il grafico qualora  apparissero regioni addensate di punti.
(Suggerimento: si usi opportunamente `geom_hex` o `geom_rug`; per `geom_hex` bisogna installare la libreria `hexbin`).

```{r include=T}

```

3. Si ripeta il grafico al punto 1, ma mostrando anche (come terza variabile) la posizione del giocatore. 
Si interpreti e commenti il grafico ottenuto.

```{r include = T}

```


4. Si crei un grafico di dispersione del numero di tiri (asse `x`) rispetto al numero di contrasti (asse `y`) **solo** per i giocatori di una delle quattro squadre che hanno raggiunto le semifinali (Spain, Netherlands, Germany, Uruguay). Usa il colore per mostrare la posizione del giocatore e la forma per mostrare la squadra del giocatore. (Suggerimento: utilizza del codice dplyr per pulire i dati prima di pianificare questa operazione.) 
<br>
<font color="red">Per una sfida extra, prova anche ad aggiungere il nome di ciascun giocatore sopra ogni punto.</font>



```{r include=T}
worldcup %>% 
  #tibble::rownames_to_column(var = "Name") %>%
  mutate(Name = rownames(worldcup)) %>% 
  filter(Team %in% c("Spain", "Netherlands", "Germany", "Uruguay")) %>%  
  ggplot(aes(x = Shots, y = Tackles, color = Position, shape = Team)) + 
  geom_point() + 
  geom_text(aes(label = Name), 
            size = 2.5) 
```

<font color="red">5. Si ripeta il grafico al punto 1., ma mostrando anche se il giocatore faceva parte o meno di una delle prime 4 squadre. (Suggerimento: utilizza  un codice dplyr prima di realizzare il grafico.)</font>

```{r include=T}
worldcup %>%  
  mutate(top_4 = Team %in% c("Spain", "Netherlands", "Germany", "Uruguay")) %>% 
  ggplot() +
  geom_point(aes(x = Time, y = Passes, 
                 color = top_4)) 
```