---
title: "03-EJ-manipulacion"
output: html_document
---

En esta sección trabajaremos con el paquete dplyr para modificar datos. Usaremos los el dataset decisiones Colombia.

Los cargamos en este bloque de código
 
```{r}
library(tidyverse)
decisiones <- read_csv("data/decisiones_asilo_colombia.csv")
```


## Tu turno 1

Te dieron una tabla con datos de decisiones a pedidos de asilo tomadas por los distintos países del mundo. Las columnas son: `anio`, `pais_origen`, `pais_asilo`, `pedidos_aceptados` y `pedidos_rechazados`. En base a esos datos, te piden que computes la cantidad total de pedidos de asilo recibidas por Colombia en cada año.

¿En qué orden ejecutarías estos pasos para obtener el resultado deseado?

- usar `summarise()` para calcular el total sum(`total_pedidos`) para cada `anio`
- usar `group_by()` para agrupar por la columna `anio`
- usar `mutate()` para generar una columna llamada `total_pedidos` que sea 
`aceptados + rechazados`
- usar `filter()` para seleccionar solo las filas donde la columna `pais_asilo` es igual a "Colombia"


## Tu turno 2: verbos `select` y `filter`

1. Seleccionar solo las variables Anio, `Codigo Pais Origen`

2. Filtrar las entradas de los países Turquía y Ecuador


```{r}

```

## Tu turno 3: verbo `mutate`

1. Generar una nueva columna que indique para cada fila si fueron rechazados mas pedidos que los aceptados

2. Generar una nueva columna que indique para cada fila si el tipo de procedimiento es UNHCR

3. Generar una nueva columna con la cantidad de pedidos rechazados o con proteccion complementaria

```{r}

```


## Tu turno 4: funciones de `dplyr`

1. Obtener una tabla con la cantidad de pedidos de asilo rechazados por Colombia durante cada año

2. Ordena esta tabla de mayor a menor según la cantidad de pedidos rechazados

3. ¿Qué cantidad de pedidos fueron rechazados en total durante el período estudiado?


```{r}

```

## Tu turno 5: funciones de `dplyr`

Puedes usar este chunk para probar el código del ejercicio que utiliza los datos 4W

```{r}
library(readxl)
data_4W <- read_xlsx("data/4W_Publico_Consolidado_septiembre.xlsx")
```
