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esempiII/aggregatedata.R

+da <- read.csv2('tasso.partecipazione.sesso.regione.csv',as.is=T)
+str(da)
+nrow(da)
+da$Tasso.maschi<-as.numeric(da$Tasso.maschi)
+da$Anno<-as.factor(da$Anno)
+
+v.max <- aggregate(da$Tasso.maschi, by=list(da$Anno), max)
+v.min <- aggregate(da$Tasso.maschi, by=list(da$Anno), min)
+v.mean <- aggregate(da$Tasso.maschi, by=list(da$Anno), mean)
+
+df<-data.frame(v.max,v.min$x,v.mean$x)
+names(df)<-c('anno','max','min','mean')
+library(ggplot2)
+
+ggplot(df,aes(x=anno)) + geom_point(aes(y=max), col='red') + geom_point(aes(y=min),col='blue') + geom_point(aes(y=mean),col='green')
+
+
+ggplot(da,aes(x=Anno)) + geom_boxplot(aes(y=Tasso.maschi), col='red')