# R Notebook

## Práctico 2

Usando ggplot2, vamos a seguir jugando con gapminder. Esta vez, vamos a explorar la relación entre la tasa de fertilidad, la expectativa de vida y el tamaño de la población.

Primero, importamos las librerías `ggplot` y `dplyr`. También, vamos a leer el archivo `gapminder_clean.csv` que está en la carpeta `data`.

## Ejercicio 1

Realizá un gráfico que muestre la relación entre la tasa de fertilidad y la expectativa de vida en el año 2007 para todos los países.

## Ejercicio 2

Introducí en el gráfico las variables de `continent` y `pop` (tamaño de la población). Pensá: ¿qué atributos estéticos puedo utilizar para mostrar los valores según el tipo de variable? Luego ploteá un gráfico de muestra.

## Ejercicio 3

Modificá manualmente los colores de los continentes. Queremos que Europa tenga el tono “darkorange”, Asia “red”, África “blue”, las Américas “yellow” y Oceanía “purple”.

## Ejercicio 4

Realizá limpieza y ordenamiento finales, asegurate de que las labels describan debidamente su elemento asignado.

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