Sempre que vamos viajar nos deparamos com a capciosa missão de arrumar as malas, pensando no número de peças de roupas que precisaremos levar, e as possíveis combinações das mesmas de acordo com a previsão do tempo. Não é de se espantar, portanto, que existam profissionais especializados em realizar estas tarefas, também conhecidos como personal organizers. A idealização desta função surgiu com o intuito de facilitar a escolha dos principais itens de vestuário que uma pessoa deve levar em uma viagem, seja ela de negócios ou lazer, levando em consideração o sexo da pessoa e a subjetividade de frio ou calor.

O input será um dataframe que pode ser editado pelo usuário contendo possíveis combinações de roupas de acordo com o sexo da pessoa, motivo da viagem e temperatura prevista para o período da viagem, conforme abaixo.

mala(x = ( ), sx = ( ), mot = ( ), t = ( ))

Sendo: x = duração da viagem em dias sx = sexo: Homem (H) ou Mulher (M) mot = motivo da viagem: Lazer (L) ou Negócios (N) t = tempo, ou seja, julgamento da pessoa com relação à previsão do tempo durante a viagem, devendo optar entre Calor (C), Fresco (Fr) ou Frio (F). Inclui opção de indicar mais de uma, indicando a frequência (por exemplo 3 dias de Frio e 1 de Calor)

1. Todos os argumentos da função foram inseridos? Em caso negativo, aparece mensagem “faltando definição de argumento”
2. x é um número inteiro e maior que 0? Caso contrário, aparece mensagem “período incorreto”
3. Se x for maior do que 15, aparece mensagem de alerta “previsão do tempo com baixa precisão”
4. Sx, mot e t devem ser categóricos. Caso seja inserido número, aparecer mensagem “categoria indefinida”

1. Cria a função mala com os argumentos listados acima
2. Criação de um objeto malapronta, que será um dataframe vazio com duas colunas e o número de linhas correspondente a x
3. A primeira coluna de malapronta deverá ser preenchida com os números de 1 a x
4. A segunda coluna de malapronta deverá ser preenchida com as combinações de roupas geradas a seguir.
5. Utilização da função for de tamanho i, que será equivalente a x para criar os ciclos.
6. Utilização da função if/else para indicar quais linhas deverão ser usadas de acordo com o sexo do usuário
7. Utilização da função if/else para indicar quais colunas deverão ser usadas de acordo com o motivo da viagem
8. Utilização da função if/else para indicar quais colunas deverão ser usadas de acordo com a opção de t indicada pelo usuário
9. Combinações geradas nos ciclos serão armazenadas no objeto malapronta
10. malapronta será exportado como um arquivo .csv e salvo no diretório de trabalho.

O output será um dataframe contendo combinações de roupas a serem usadas em cada dia da viagem.