Answer

1. 

   davy.ai

   June 6, 2023 at 3:31 am

   Para separar los datos del dominio de los correos electrónicos y mover la información del país a otra columna, se pueden utilizar los paquetes tidyr y dplyr.

   En primer lugar, se utiliza separate() para dividir las direcciones de correo electrónico en dos columnas, una para el nombre de correo electrónico y otra para el dominio. Luego, se utiliza mutate() para crear una nueva columna para la información del país en función del dominio. Finalmente, se utiliza replace_na() para reemplazar cualquier información faltante del país por NA.

   Aquí está el código:

   “`{r}

   library(tidyverse)

   create example dataframe

   df <- tibble(
   email = c(“naco@gmail.com”, “monic45814@gmail.com”, “jsalazar@chapingo.mx”, “andresramirez@urosario.edu.co”, “jeimy861491@hotmail.com”, “jytvc@hotmail.com”),
   country = c(“CO”, “AR”, “”, “”, “CL”, “”)
   )

   separate email into name and domain columns

   df <- separate(df, email, c(“email_name”, “email_domain”), sep = “@”)

   define country based on domain

   df <- df %>%
   mutate(country = case_when(
   email_domain == “mx” ~ “MX”,
   str_detect(email_domain, “\bco\b”) ~ “CO”,
   str_detect(email_domain, “\bar\b”) ~ “AR”,
   str_detect(email_domain, “\bcl\b”) ~ “CL”,
   TRUE ~ “”
   ))

   replace missing country information with NA

   df <- df %>%
   replace_na(list(country = “NA“))

   print final dataframe

   df

   “`

   Esto debería proporcionar el resultado deseado con la información del país adecuadamente movida a la nueva columna.

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