# sono state prese alcune informazioni sugli studenti che occupano la prima fila a sinistra della cattedra, organizzate nei seguenti #oggetti:
prima_nome<-c("fede", "lore","berny", "jessy", "sofia")
prima_eta<-c(25,24,22,22,23)
prima_altezza<-c(167, 190,182,168,165)
prima_peso<-c(71.1, 81.5,67.4,56.3,61.3)
# in analogia, create l'oggetto genere, sapendo che, nell'ordine, gli studenti si definiscono: femmina, maschio, maschio, femmina, #femmina.
#create il dataframe fila1, composto dalle variabili: nome, eta, altezza, peso, genere; usate la funzione data.frame
#create il dataframe fila1_b, composto dalle stesse variabili del precedente, usando la funzione cbind
#rimuovete dalla sessione di lavoro l'oggetto fila1_b che avete appena creato
#lo studente "lore" della prima fila viene sostituito dalla studentessa stefy: è una ragazza, ha 21 anni, è alta 156 cm e psa 65.3 kg. #Con il metodo che preferite, sostituite i dati della riga "lore" nel dataframe fila1 con i dati di stefy.
#abbiamo chiesto i voti di laurea e di diploma degli studenti: nell'ordine fede, stefy, berny, jessy e sofi,a, i voti di laurea sono: 101, #104, 104, 102, ,103, e quelli di diploma sono: 85, 100, 72, 75, 80. create le due nuove variabili "laurea" e "diploma" nel dataframe #fila1.
#abbiamo anche chiesto le date di compleanno, che nell'ordine sono: 12 luglio 2007, 15 febbraio 2001, 11 aprile 2000, 14 gennaio #2000, 31 agosto 1999. create la variabile "compleanno", di classe Date, nel dataframe fila1.
#cambiate i nomi delle variabili nel dataframe fila1: cm invece di altezza, kg invece di peso, anni invece di età. i nomi delle variabili #dovranno quindi essere: nome, cm, anni, kg, genere, laurea, diploma, compleanno.
##quanto pesa la terza persona?
#come si chiamano la terza e la quarta persona?
#quanto sono alte la seconda e la quinta persona?
#quali sono altezza e peso delle persone dalla prima alla quarta posizione?
#quanti anni hanno gli studenti della prima fila, tranne l'ultimo?
#create la matrice "fila_m", composta dagli stessi soggetti e dalle stesse variabili che compongono il dataframe fila1. Assegnate #alle colonne della matrice gli stessi nomi che compaiono nel dataframe fila1
#dopo aver verificato di aver eseguito correttamente l'operazione precedente, eliminate la matrice fila_m dallo spazio di lavoro
#controllate la classe delle variabili nel dataframe fila1: se avete creato $genere come character invece di factor, rendetela di #classe factor.
#Ora ci occupiamo degli studenti della prima fila di destra: sono fra, cami, vale, lisa, mike, carlo e ary. nell'ordine dei loro nomi, #sono alti: 182, 148, 160, 185, 180, 174, 175 cm, e pesano: 72.3, 46.4, 60.5, 80.2, 75.5, 67.5, 65.3 kg. hanno rispettivamente 23, #22, 22, 22, 24, 23, 23 anni. alla laurea hanno ottenuto 102, 108, 103, 100, 104, 102, 109, e al diploma 95, 70, 75, 91, 68, 92, 71. #si definiscono nell'ordine: femmina, femmina, femmina, femmina, maschio, maschio, femmina. compiono gli anni nei seguenti #giorni: 5 agosto 1999, 11 maggio 2000, 6 febbraio 2000, 19 gennaio 2000, 20 settembre 1998, 30 luglio 1999, 1 dicembre 1998.
#usando le precedente informazioni, create con il metodo che preferite il dataframe "fila2", che dovrà quindi contenere le variabili #denominate: nome, cm, anni, kg, genere, laurea, diploma, compleanno.
#verificate che anche la variabile fila2$genere sia di classe factor e, in caso contrario , rendetela factor
#unite il dataframe fila1 al dataframe fila2 creando il dataframe studenti; visualizzate il dataframe studenti, con cui lavorerete d'ora #in poi.
#create il fattore studenti$fila a due livelli: le prime cinque righe descrivono gli studenti della fila sinistra (livello "sx"), le successive #sette righe descrivono gli studenti della fila di destra (livello "dx").
#create la variabile studenti$voto come media del voto di laurea e del voto di diploma conseguiti
#create la variabile fila2$BMI: peso (kg) diviso per l'altezza (in metri) elevata al quadrato. 
#costruite, con il metodo che preferite, i seguenti sottoinsiemi:
##dataframe ragazze: tutte le variabili delle sole ragazze
##dataframe ragazze_alte: tutte le variabili delle sole ragazze alte almeno 1.70 m
##dataframe voto_ragazze_giovani: solo nome e voto delle ragazze di età inferiore a 23 anni
##dataframe giovani_leggeri: solo studenti di età <23 e peso <70kg
##dataframe giovani_o_leggeri: solo studenti di età <23 o di peso <70kg