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‎Week 6/StudyData.csv‎

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‎Week 6/Week6_Temp.jl‎

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9+
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10+
plotly()
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12+
13+
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14+
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15+
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20+
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21+
import DarkMode
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25+
26+
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27+
md""" #### Let's start by importing data file"""
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Data = CSV.read("StudyData.csv", DataFrame)
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33+
first(Data,3)
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# ╔═╡ c73c47aa-337e-4c8a-b687-7330b10d40a4
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# ╔═╡ b8008dda-039e-4123-aad4-1068ed3887ed
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# ╔═╡ 83a0d5b3-4acd-44c6-9a1d-7e1512cbcafc
42+
propertynames(Data)
43+
# Note symbol notation
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# ╔═╡ e6acf18f-4521-4f7d-ad22-26c3aecc9650
46+
Data.Condition
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48+
# ╔═╡ 691e3848-37a7-4e22-9d6b-8db076abdef9
49+
Data.:"Subject ID"
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describe(Data)
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# ╔═╡ c5058cb7-20cb-45a6-830d-e7103f4c860f
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scatter(Data.Age,Data.Weight, xlabel="Age", ylabel="Weight", group=Data.Condition, hover=Data.:"Subject ID")
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# ╔═╡ 8fedbbd4-4b76-4202-a2af-000d11286525
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select(Data, ["Webbed Toes?", "HealthScore"])
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# ╔═╡ 62233778-aaf2-43a5-ba79-0dc6df61fae9
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select(Data, ["Webbed Toes?", :HealthScore])
80+
81+
# ╔═╡ 99e19ffe-4f3f-451f-b70d-b67794ff1790
82+
Data[:, ["Webbed Toes?", "HealthScore"]]
83+
84+
# ╔═╡ ee44190f-c43a-49e6-94ca-a4fdc942aab8
85+
begin
86+
Loc1 = columnindex(Data,"Webbed Toes?")
87+
Loc2 = columnindex(Data,"HealthScore")
88+
end
89+
90+
# ╔═╡ dffc07da-2cb6-4d66-aeb6-a6bdac0fac8a
91+
Data[:,[Loc1,Loc2]]
92+
93+
# ╔═╡ 5839a26a-ce28-4ba8-a47b-92fa152e1f47
94+
Data[Data.Group.=="B", [Loc1,Loc2]]
95+
96+
# ╔═╡ 8ccb4838-9335-40a3-85f9-feddd106bb05
97+
SortData = sort(Data,"Subject ID")
98+
99+
# ╔═╡ ffc61afa-4547-4c72-b6f4-92ba1e3f389d
100+
😐 ,😄 ,😢 = 1, 2, 3
101+
102+
# ╔═╡ 5d6110b1-a9fd-4a33-b948-ff4d7635262e
103+
NewData = DataFrame(
104+
Sex=repeat(['m','f','f','m','f'],30),
105+
Personality=repeat([😐 ,😄 ,😢],50)
106+
)
107+
108+
# ╔═╡ dc526d28-126d-43fb-bbab-52583a4065cd
109+
nrow(NewData)
110+
111+
# ╔═╡ f09f7a94-6016-4ed0-a28d-5dc61cf469e5
112+
nrow(SortData)
113+
114+
# ╔═╡ 64cb6d33-c332-4225-a58d-860d11567d62
115+
FullData = hcat(SortData, NewData)
116+
117+
# ╔═╡ 1c51ee9d-6539-4d77-92a3-e746159c7940
118+
histogram(Data.ExpectedLifespan, nbins=10)
119+
120+
# ╔═╡ 3a250b90-5b87-4a6a-857d-84ff99dab1d2
121+
@df Data groupedhist(:ExpectedLifespan, group = (:Condition, :HealthScore))
122+
123+
# ╔═╡ 8dfcd3fd-0602-4c5a-8163-167f58679831
124+
first(Data,4)
125+
126+
# ╔═╡ e012e266-f54d-4ad2-811c-4e7446f962e7
127+
@df Data groupedhist(:ExpectedLifespan, group = (Data."Webbed Toes?", Data."Hairy Knees?"))
128+
129+
# ╔═╡ dda41941-4cae-40c3-9959-551e78be3619
130+
@df Data marginalscatter(:Age, :ExpectedLifespan, xlabel="Age", ylabel="EL")
131+
132+
# ╔═╡ 9de76f37-7a52-48ef-a04d-e77c79bb3837
133+
names(Data)
134+
135+
# ╔═╡ Cell order:
136+
# ╠═2b77c301-778a-4e7d-b176-194362ebec5e
137+
# ╠═d58cad3e-a866-4e0e-8f29-821188861a12
138+
# ╠═1cd6f911-7cca-4e14-9a0e-0885902df8d1
139+
# ╠═487fc300-e3a2-40ed-aa37-d19ae5ab96f7
140+
# ╠═5e2b475c-b810-44e7-b6fa-7cebc12e14a7
141+
# ╠═6f00175d-ab7b-4d2f-b3f9-5c6155f0412e
142+
# ╠═c73c47aa-337e-4c8a-b687-7330b10d40a4
143+
# ╠═b8008dda-039e-4123-aad4-1068ed3887ed
144+
# ╠═83a0d5b3-4acd-44c6-9a1d-7e1512cbcafc
145+
# ╠═e6acf18f-4521-4f7d-ad22-26c3aecc9650
146+
# ╠═691e3848-37a7-4e22-9d6b-8db076abdef9
147+
# ╠═dd0019e5-c2b5-49a5-9045-99539374e02c
148+
# ╠═665bbf76-1c86-49ee-85c3-3c8f6d419e1d
149+
# ╠═046f9230-fe7c-40cb-b202-3683d8cf69e1
150+
# ╠═fe8fcd96-f0d6-4d8f-b1a0-73c4cd1769c5
151+
# ╠═e16ad9c7-322b-4c67-9746-9b077eb593fa
152+
# ╠═c5058cb7-20cb-45a6-830d-e7103f4c860f
153+
# ╠═f6fb2271-8d32-4fb5-8e0b-cbde211db6d4
154+
# ╠═84cbf844-5a0c-42b5-a592-5cda92d452c8
155+
# ╠═8fedbbd4-4b76-4202-a2af-000d11286525
156+
# ╠═62233778-aaf2-43a5-ba79-0dc6df61fae9
157+
# ╠═99e19ffe-4f3f-451f-b70d-b67794ff1790
158+
# ╠═ee44190f-c43a-49e6-94ca-a4fdc942aab8
159+
# ╠═dffc07da-2cb6-4d66-aeb6-a6bdac0fac8a
160+
# ╠═5839a26a-ce28-4ba8-a47b-92fa152e1f47
161+
# ╠═8ccb4838-9335-40a3-85f9-feddd106bb05
162+
# ╠═ffc61afa-4547-4c72-b6f4-92ba1e3f389d
163+
# ╠═5d6110b1-a9fd-4a33-b948-ff4d7635262e
164+
# ╠═dc526d28-126d-43fb-bbab-52583a4065cd
165+
# ╠═f09f7a94-6016-4ed0-a28d-5dc61cf469e5
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# ╠═64cb6d33-c332-4225-a58d-860d11567d62
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# ╠═1c51ee9d-6539-4d77-92a3-e746159c7940
168+
# ╠═311a2e58-f62c-4802-94e8-6a1cadd9482b
169+
# ╠═3a250b90-5b87-4a6a-857d-84ff99dab1d2
170+
# ╠═8dfcd3fd-0602-4c5a-8163-167f58679831
171+
# ╠═e012e266-f54d-4ad2-811c-4e7446f962e7
172+
# ╠═dda41941-4cae-40c3-9959-551e78be3619
173+
# ╠═9de76f37-7a52-48ef-a04d-e77c79bb3837

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