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經過周末一個半天的努力，終於把這次的Assignment3做出來，然后做完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，動態視頻更帥，視頻內容還算充足，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，估計學着學着就廢掉了吧……
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，帶我們了解R的大部分內容。調用library(swirl), swirl()即可。R初學者請一定學習學習！設計極好！
Assignment1，
帶我們初步了解了循環，以及數據讀取和rbind。精華語句是以下兩段（代碼已修改，以避免泄題）。在這里，初步涉及了函數的編寫，循環的使用，以及數據框類型的先定義和rbind語句。同時在某個函數里通過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，並介紹了函數緩存值，虛擬函數，函數內變量，以及<<-的使用。不過從代碼的角度來說，示例的實際應用意義不大。倒不如quiz里涉及的東西全面。但好好消化以后，會發現對詞法作用域有了較深的理解，在之后用sapply, lapply, tapply等函數時，也比較敢於編程了。
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數，以及方法，在本次assignment3里都被拎出來
整理一下：
1）數據框，我們經常會用split按照某個變量拆分數據框，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。這是為什么以下代碼可以生效的原因。
data_split<-split(data_complete,data_complete$State)
new1<-cbind(data_order[[i]],rank)
2）數據框篩選，我們要么用==直接獲得等於某個數值的數據庫，要么我們可以利用!any或者all函數來判斷，某個值是否在數據框里，如果不在，彈出錯誤信息。但是注意，這里由於循環補齊的原因，num，outcome以單個字符/數字為佳。向量要用其他方法。
final<-r[r$rank==num,] if (!any(colname==outcome)){ stop("invalid outcome")
3）關於numeric函數，如果一個數據里有一堆ta,1,2,3,4, not avilalbe，使用as.numeric可以快速的把非數值函數轉化為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)可以給數據庫快速命名
colnames(final)<-c("hospital","state")
5）關於排序，先獲得split的函數后，使用lapply可以快速對數據進行排序。然后用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。之前在這里考死了很多回。后來發現，如果nrow()-1<-0,NA的話，用2:nrow-1會返回一個2,1,0向量。這樣，在循環補齊時就會報錯。而且是報很多錯。然后if else, else一定要接在}后面，另起一行的話，R也很容易報錯<--論良好的函數書寫習慣的重要性。
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里被踩過的若干個坑……
感謝我終於出來了
謝謝JHU貢獻的這么有操作意義的R Programming的課程，接下來打算繼續跟着學習cleanning data，聽說assignment也很難ε(罒ω罒)з。。。。給跪
最后補充一下
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。之后不會再迷茫了。數據分析，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，一整天撲在編程還有R上，怪不得你沒有男朋友……單身狗內牛滿面……
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