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Os dados externos, quando importados, devem ser tratados, pois, teoricamente, mesmo que sejam estruturados, muitas vezes estão em seu estado bruto. Os dados devem ser consistentes, ou seja, seus valores devem ser homogêneos. Após a importação dos dados, é sempre recomendável que o usuário faça um check- up das informacões importadas, com o objetivo de verificar se os dados foram importados com sucesso. O R permite retornar na tela as informações importadas, mas, em grandes volumes de informacões (dados), esse procedimento fica inviável. Diante disso, considere o caso a seguir. Pablo e analista de dados e esta envolvido em um novo projeto de descoberta de conhecimento em uma relacão de dados sobre pacientes de um hospital. Ele já importou a base de dados em R através do seguinte comando: library(readr) pacientes <- read_table(file = "hospital.txt", col_names = TRUE) pacientes Entretanto, está tendo dificuldades em visualizar todas as informações desse arquivo, já que ele possui mais colunas que o visor da IDE do RStudio pode mostrar. Considerando a situação, assinale a alternativa que apresenta uma função R que pode ajudar Pablo a extrair, por exemplo, parte dos dados ou atributos desse arquivo.
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Williams Melo

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Para ajudar Pablo a visualizar parte dos dados ou atributos do arquivo importado em R, ele pode usar a função `select()` do pacote `dplyr`. Essa função permite que ele escolha colunas específicas para visualizar. Por exemplo, se ele quiser visualizar apenas as colunas "nome" e "idade", ele pode fazer o seguinte: ```R library(dplyr) dados_selecionados <- pacientes %>% select(nome, idade) print(dados_selecionados) ``` Outra opção é usar a função `head()` para visualizar as primeiras linhas do dataframe, o que pode ser útil para ter uma ideia geral dos dados: ```R head(pacientes) ``` Essas abordagens ajudarão Pablo a lidar com grandes volumes de dados de forma mais eficiente.

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