---
title: "Практика 8"
output: html_document
date: "2024-10-25"
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

## Начало работы

### Шаг 1

Подгрузим нужные пакеты.

```{r message=FALSE, warning=FALSE}
library(tidyverse)
```


### Шаг 2

В Америке из года в год проводятся конкурсы по выращиванию тыкв (и других овощей). В датасете для этого задания собраны данные об участниках конкурсов в разных категориях с 2013 по 2021 год. Датасет можно прочитать по ссылке:   https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2021/2021-10-19/pumpkins.csv

Изучите датасет!

Следующая информация содержится в столбцах датасета:

- `id` - год и секция конкурса:
  - `F` - "Field Pumpkin", 
  - `P` - "Giant Pumpkin", 
  - `S` - "Giant Squash", 
  - `W` - "Giant Watermelon", 
  - `L` - "Long Gourd" (вместо веса в фунтах указана длина в дюймах), 
  - `T` - Tomato.
- `place` - место в конкурсе,
- `weight_lbs` - вес в фунтах,
- `grower_name` - имя садовода, вырастившего овощ,
- `city` - город,
- `state_prov` - штат или провинция,
- `country` - страна,
- `gpc_site` - где проходил конкурс,
- `seed_mother` и `pollinator_father` - "родители" тыквы (или другого овоща),
- и еще несколько столбцов с неслишком важной информацией.


```{r message=FALSE}

```


### Шаг 3

В столбце `id` содержится информация и о годе проведения конкурса, и о секции конкурса. Давайте создадим два новых столбца, в которых эти две характеристики будут лежать отдельно. 

```{r}

```


### Шаг 4

Давайте посмотрим, как различается распределение веса обыкновенных и гигантских тыкв (Field pumpkin и Giant pumpkin), занимавших первые места. Поскольку нам более привычна метрическая система, давайте переведем фунты в килограммы (1 фунт ≈ 0.454 кг).

Но кажется, со столбцом `weight_lbs` что-то не так...

```{r}

```


### Шаг 5

Давайте посмотрим, наблюдается ли тенденция, что с каждым годом индивидуальные участники конкурса (в секции Гигантских тыкв) достигают все более впечатляющих результатов. Отберите тех участников, которые участвовали в конкурсе во все года его проведения. Поскольку их окажется достаточно много, для начала отберите 5 случайных. 

Для каждого из отобранных конкурсантов оставим только самый лучший результат за каждый год. Попробуем визаулизировать с помощью линейной диаграммы.

```{r}

```


### Шаг 6

Давайте разделим датафрейм на список из датафреймов в зависимости от секции конкурса с помощью функции `split()`. Теперь к каждому датафрейму применим функцию, которая бы рисовала, например, распределение веса овощей в разные года. После того как список из графиков будет готов, сохраним их все в отдельные файлы.


```{r}

```

