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經過週末一個半天的努力，終於把這次的Assignment3做出來，然後做完Quiz4，順利結束R Programming這門課程。

對這門課的綜合吐槽就是，Roger老師的github頭像好帥，動態視訊更帥，視訊內容還算充足，但遠遠不足以應付assignment。Assignment設計一個比一個精巧，難度一個比一個大，沒有足夠的耐性以及一定的基礎，還真的很難獨自應付完R Programming這門課。如果不是我買了付費證書，以及工作中確實需要R，估計學著學著就廢掉了吧……

但是話說回來，這門課的assignment設計的還是頗為精巧的。

Swirl，

這個是個包，帶我們瞭解R的大部分內容。呼叫library(swirl), swirl()即可。R初學者請一定學習學習！設計極好！

Assignment1，

帶我們初步瞭解了迴圈，以及資料讀取和rbind。精華語句是以下兩段（程式碼已修改，以避免洩題）。在這裡，初步涉及了函式的編寫，迴圈的使用，以及資料框型別的先定義和rbind語句。同時在某個函式裡通過threhold的引用，引入了if else結構。

https://github.com/derekfranks/practice_assignment/blob/master/practice_assignment.rmd

上面的github教程是我見過最好的指導教程，沒有它，assignment1就跪了。

 files_list<-list.files(directory,full.names=TRUE)

 
#read file list & cycle reading data
 
dat<-data.frame()
for (i in id){
    id=i
    new1=sum(read.csv(files_list[i]))
    dat<-rbind(dat,new1)
  }

Assignment2，

這個的精華在於對詞法作用域的介紹，並介紹了函式快取值，虛擬函式，函式內變數，以及<<-的使用。不過從程式碼的角度來說，示例的實際應用意義不大。倒不如quiz裡涉及的東西全面。但好好消化以後，會發現對詞法作用域有了較深的理解，在之後用sapply, lapply, tapply等函式時，也比較敢於程式設計了。

        set <- function(y){
                x<<-y
                m<<-NULL

        setSolve <- function(solve) m<<-solve

Assignment3，這道題由3個部分組成，除了第二部分外，剩下兩部分都要耗時4-5個小時思考……不愧是壓軸的assignment，做到讓人近似崩潰。但是這個也是對R知識應用最綜合的題目。前面兩部分要用到的函式，以及方法，在本次assignment3裡都被拎出來

整理一下：

1）資料框，我們經常會用split按照某個變數拆分資料框，這樣會出來一系列由data.frame組合的list。

如果用data[i]，只會拿到一堆list，只有用data[[i]]才能拿到原本的data.frame格式。這是為什麼以下程式碼可以生效的原因。

data_split<-split(data_complete,data_complete$State)

 new1<-cbind(data_order[[i]],rank)

2）資料框篩選，我們要麼用==直接獲得等於某個數值的資料庫，要麼我們可以利用!any或者all函式來判斷，某個值是否在資料框裡，如果不在，彈出錯誤資訊。但是注意，這裡由於迴圈補齊的原因，num，outcome以單個字元/數字為佳。向量要用其他方法。

final<-r[r$rank==num,]

 if (!any(colname==outcome)){
       stop("invalid outcome") 

3）關於numeric函式，如果一個數據裡有一堆ta,1,2,3,4, not avilalbe，使用as.numeric可以快速的把非數值函式轉化為NA。這樣才可以加入計算。（對於取整，用as.integer效率奇佳)

 var<-as.numeric(list[colname==outcome,1])

4）利用colnames(x)<-c(ddd,ddd)可以給資料庫快速命名

 colnames(final)<-c("hospital","state")

5）關於排序，先獲得split的函式後，使用lapply可以快速對資料進行排序。然後用rbind，[[i]]又可以快速結合回來

data_order<-lapply(data_split,function(x) x[order(x[,3],x[,1]),])

6）關於1:length。之前在這裡考死了很多回。後來發現，如果nrow()-1<-0,NA的話，用2:nrow-1會返回一個2,1,0向量。這樣，在迴圈補齊時就會報錯。而且是報很多錯。然後if else, else一定要接在}後面，另起一行的話，R也很容易報錯<--論良好的函式書寫習慣的重要性。

 if (nrow(xx[[i]])==1) {
                        rank=c("a")
                } else {
                        if (nrow(data_order[[i]])==2){
                                rank=c("a","d")
                        }else {
                                rank=c("a",2:(nrow(data_order[[i]])-1),"d")}}
                

綜上，這是我在做assignment3裡被踩過的若干個坑……

感謝我終於出來了

謝謝JHU貢獻的這麼有操作意義的R Programming的課程，接下來打算繼續跟著學習cleanning data，聽說assignment也很難ε(罒ω罒)з。。。。給跪

最後補充一下

當全身心投入一門課的學習時，會覺得時間過得很快，也很充實。之後不會再迷茫了。資料分析，其實就是多學，多練，多思考，多做碼農。慶幸我開始的還不算太晚。

以及，因為這個月太沉迷於R，被同事吐槽說，一整天撲在程式設計還有R上，怪不得你沒有男朋友……單身狗內牛滿面……