Coursera系列-R Programming-Final Week-Assignment3 & 总结
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经过周末一个半天的努力，终于把这次的Assignment3做出来，然后做完Quiz4，顺利结束R Programming这门课程。
对这门课的综合吐槽就是，Roger老师的github头像好帅，动态视频更帅，视频内容还算充足，但远远不足以应付assignment。Assignment设计一个比一个精巧，难度一个比一个大，没有足够的耐性以及一定的基础，还真的很难独自应付完R Programming这门课。如果不是我买了付费证书，以及工作中确实需要R，估计学着学着就废掉了吧……
但是话说回来，这门课的assignment设计的还是颇为精巧的。
Swirl，
这个是个包，带我们了解R的大部分内容。调用library(swirl), swirl()即可。R初学者请一定学习学习！设计极好！
Assignment1，
带我们初步了解了循环，以及数据读取和rbind。精华语句是以下两段（代码已修改，以避免泄题）。在这里，初步涉及了函数的编写，循环的使用，以及数据框类型的先定义和rbind语句。同时在某个函数里通过threhold的引用，引入了if else结构。
https://github.com/derekfranks/practice_assignment/blob/master/practice_assignment.rmd
上面的github教程是我见过最好的指导教程，没有它，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，
这个的精华在于对词法作用域的介绍，并介绍了函数缓存值，虚拟函数，函数内变量，以及<<-的使用。不过从代码的角度来说，示例的实际应用意义不大。倒不如quiz里涉及的东西全面。但好好消化以后，会发现对词法作用域有了较深的理解，在之后用sapply, lapply, tapply等函数时，也比较敢于编程了。
set <- function(y){ x<<-y m<<-NULL setSolve <- function(solve) m<<-solve
Assignment3，这道题由3个部分组成，除了第二部分外，剩下两部分都要耗时4-5个小时思考……不愧是压轴的assignment，做到让人近似崩溃。但是这个也是对R知识应用最综合的题目。前面两部分要用到的函数，以及方法，在本次assignment3里都被拎出来
整理一下：
1）数据框，我们经常会用split按照某个变量拆分数据框，这样会出来一系列由data.frame组合的list。
如果用data[i]，只会拿到一堆list，只有用data[[i]]才能拿到原本的data.frame格式。这是为什么以下代码可以生效的原因。
data_split<-split(data_complete,data_complete$State)
new1<-cbind(data_order[[i]],rank)
2）数据框筛选，我们要么用==直接获得等于某个数值的数据库，要么我们可以利用!any或者all函数来判断，某个值是否在数据框里，如果不在，弹出错误信息。但是注意，这里由于循环补齐的原因，num，outcome以单个字符/数字为佳。向量要用其他方法。
final<-r[r$rank==num,] if (!any(colname==outcome)){ stop("invalid outcome")
3）关于numeric函数，如果一个数据里有一堆ta,1,2,3,4, not avilalbe，使用as.numeric可以快速的把非数值函数转化为NA。这样才可以加入计算。（对于取整，用as.integer效率奇佳)
var<-as.numeric(list[colname==outcome,1])
4）利用colnames(x)<-c(ddd,ddd)可以给数据库快速命名
colnames(final)<-c("hospital","state")
5）关于排序，先获得split的函数后，使用lapply可以快速对数据进行排序。然后用rbind，[[i]]又可以快速结合回来
data_order<-lapply(data_split,function(x) x[order(x[,3],x[,1]),])
6）关于1:length。之前在这里考死了很多回。后来发现，如果nrow()-1<-0,NA的话，用2:nrow-1会返回一个2,1,0向量。这样，在循环补齐时就会报错。而且是报很多错。然后if else, else一定要接在}后面，另起一行的话，R也很容易报错<--论良好的函数书写习惯的重要性。
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")}}
综上，这是我在做assignment3里被踩过的若干个坑……
感谢我终于出来了
谢谢JHU贡献的这么有操作意义的R Programming的课程，接下来打算继续跟着学习cleanning data，听说assignment也很难ε(罒ω罒)з。。。。给跪
最后补充一下
当全身心投入一门课的学习时，会觉得时间过得很快，也很充实。之后不会再迷茫了。数据分析，其实就是多学，多练，多思考，多做码农。庆幸我开始的还不算太晚。
以及，因为这个月太沉迷于R，被同事吐槽说，一整天扑在编程还有R上，怪不得你没有男朋友……单身狗内牛满面……
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