05-exercicios.Rmd

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title: "Exercícios"
author: "Daniel Falbel, William Amorim"
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## Exercícios

**1.** O CPF é um número de 11 dígitos, por exemplo: 54491651884. No entanto para facilitar a visualização costumamos mostrá-lo com separadores a cada 3 casas: 544.916.518-84. Crie uma função que transforma um número de 11 dígitos em uma string com as separações, como um CPF.

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**2.** Transforme o vetor de *strings* abaixo em `"01 - Alto" "02 - Médio" "03 - Baixo"`.

```{r ex="exercicio_02", type="sample-code"}
s <- c('Alto', 'Médio', 'Baixo')
```

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**3.** Crie uma regex que capture múltiplas versões da palavra 'casa'. Ela deve funcionar com as palavras 'Casa', 'CASA', 'CaSa', 'CAsa'. Teste-a usando a função `str_detect()`.

```{r ex="exercicio_03", type="sample-code"}
s <- c('Casa', 'CASA', 'CaSa', 'CAsa')
```

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**4.** Imagine que a seguinte *string* é a parte final de uma URL.

* `/ac/rio-branco/xpto-xyz-1-0-1fds2396-5`

Transforme-a em "AC - Rio Branco" utilizando a função `str_split()`.

```{r ex="exercicio_04", type="sample-code"}
url <- c('/ac/rio-branco/xpto-xyz-1-0-1fds2396-5')
```

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**5.** Crie uma função que retorna `TRUE` quando a string é um [palíndromo](https://pt.wikipedia.org/wiki/Pal%C3%ADndromo) e `FALSO` caso não seja.

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**6.** De acordo com as regras da língua portuguesa, antes de “p” ou “b” devemos usar a letra “m”. Em outras palavras, com outras consoantes, usamos a letra “N”. Suponha que você tem o seguinte texto com erros gramaticais:

```{r ex="exercicio_06", type="sample-code"}
texto <- 'Nós chamamos os bonbeiros quando começou o incêmdio.'
```

Crie uma função para corrigi-lo. 

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**7.** Considere o seguinte texto

```{r ex="exercicio_07", type="sample-code"}
txt <- "A função mais importante para leitura de dados no `lubridate` é a `ymd`. Essa função serve para ler qualquer data de uma `string` no formato `YYYY-MM-DD`. Essa função é útil pois funciona com qualquer separador entre os elementos da data e também porque temos uma função para cada formato (`mdy`, `dmy`, `dym`, `myd`, `ydm`)."
```

Extraia todas as combinações da função `ymd`, sem repetições.

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**8.** Considere as frases abaixo

```{r}
s <- c(
  'O produto é muito bom.',
  'O produto não é bom.',
  'O produto não é muito bom.',
  'O produto não é ruim.',
  'O produto não é não bom.'
)
```

Crie uma regra para identificar se o texto refere-se a um feedback positivo ou negativo sobre o produto (considere não bom = ruim e não ruim = bom). Retorne um vetor lógico que vale `TRUE` se o feedback é positivo e `FALSE` caso contrário.

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