Recorre los grupos pendientes y aquellos que contienen alternativas
destructivas. Muestra evidencia calculada sobre datos, las estrategias y
sus justificaciones, y devuelve el plan editado sin aplicarlo. En una sesión
no interactiva retorna inmediatamente el plan sin cambios, salvo que se
proporcione un selector explícito.
Usage
guiar_limpieza(
plan,
datos,
selector = NULL,
diccionarios = list(),
max_ejemplos = 5L
)Arguments
- plan
Objeto
plan_limpieza.- datos
Datos correspondientes al perfil que originó el plan.
- selector
Función opcional que recibe una lista con
grupo,acciones,elegibles,ejemplosyopciones. Debe devolver la posición, el identificador o el nombre de una estrategia, o0para no hacer nada.NAno es un valor válido: se rechaza con un error, para que una lectura fallida no quede registrada como una decisión de omitir.- diccionarios
Lista opcional con nombre de diccionarios por columna.
- max_ejemplos
Máximo de ejemplos reales mostrados por grupo.
Value
El mismo plan_limpieza recibido, con la columna de decisión
sincronizada según lo elegido, y sin ejecutar ninguna acción sobre los
datos: cambia qué acciones quedan marcadas para aplicar(), no la
tabla. En una sesión no interactiva y sin selector, devuelve el plan
sin cambios: también un plan ya editado, cuyo decision_grupo se
conserva tal como lo recibió. La sincronización de decisiones corre en el
camino interactivo y en aplicar(), no en la puerta de salida.
Details
No se representa "no hacer nada" como una acción ficticia. Elegirlo cambia
decision_grupo a "omitida"; por contraste, un grupo aún no revisado
conserva "pendiente". Cuando conservar los datos es la recomendación, esa
opción también se muestra con la marca "(Recomendado)" y su justificación.
Los diccionarios de capitalización se suministran como una lista con nombre
de vectores con nombre.
Examples
datos <- data.frame(zona = c("Norte", "NORTE", "sur"))
plan <- planificar_limpieza(perfilar(datos), datos)
guiado <- guiar_limpieza(plan, datos)
identical(plan, guiado) # TRUE en una sesión no interactiva
#> [1] TRUE
