---
title: 'R 語言學習心得-dplyr應用'
disqus: hackmd
---

R dplyr應用
自動點名篇
===

---

## Beginners Guide

解決問題
===
1. 修課學生名單 vs 當天有到的學生名單
2. 將缺席學生註記"x" & 出席學生註記"o"
3. 最後生成一個新的csv輸出(所有學生的出缺席狀況)

----

getwd()
setwd("C:\\Users\\user\\Desktop")
getwd()

# setting
output_file <- "output.csv"

# import csv
library(dplyr)
library(tidylog)
class <- read.csv("class.csv",fileEncoding = "UTF-8-BOM")
class
attendence <- read.csv("today.csv",fileEncoding = "UTF-8-BOM")
attendence

# compare
abscence <- anti_join(class,attendence)
abscence
abscence <- abscence %>% mutate(attendence = "x")

new_class <- left_join(class,abscence)
new_class

# turn <NA> into "o"
new_class$attendence[is.na(new_class$attendence)]<- "o"
new_class

# output csv
write.csv(new_class,file= output_file,row.names = FALSE)

----

結果
===
**data**
==注意: 出席名單的排序方式不一定與修課名單相同==

**成果**

----

code解釋
===

fileEncoding = "UTF-8-BOM"

:::warning
這邊read.csv加上這行是為了不要出現亂碼
有時候直接read 可以，但有時候不行
:::

anti_join(class,attendence)

left_join(class,abscence)

:::success
這邊詳情可以參考[這裡](https://r3dmaotech.blogspot.com/2016/09/r-data-frame-merge-join.html)
簡單說，anti = 找不同 = 找缺席
left join 則是以class的row為主，跟abscence合併
合併後，缺席的人會有x，但是因為出席的人attendence那欄沒有賦值
所以是NA
:::

new_class$attendence[is.na(new_class$attendence)]<- "o"

:::info
原本這邊我是想用for寫，但是R的for好像不接受NA
所以改用這種找出NA值然後接改的方式
:::

----

==小結==
也不知道這樣寫484比較快的寫法
但是現階段看來還行，行數也不多

---

## More tutorial / note
1. [my coding-blog](fatcatcat-lab.blogspot.com)
2. [my movie-blog](fatcatcat-movie.blogspot.com)
###### tags: `R` `beginner` `cat` `tutorial`