课程概述

Getting and Cleaning Data是Coursera数据科学专项的第三门课，有中文翻译。但是由于中文区讨论没有英文区热闹，以及资料积累，强烈建议各位同时选报中文项目和英文项目，可以互相匹配学习。

Week1的课程概括下来，主要介绍了getting and cleaning data的目的，即从不同数据源里获得整洁数据集(Tidy Data)，以及其方法。

包括

1. download.file() :直接从网站上下载数据，但要点明其存放位置(destfile)
2. read.csv/read.table/fread: 读取本地数据。其中fread需要事先加载data.table包，当数据量比较大时，使用data.table包速度极快，且筛选较易3. xlsx包可以读取excel数据。不过根据论坛学员反馈，其对系统环境要求较高，譬如java等。实际工作中，用csv或许更合适
3. XML包可用于抓取网络数据。在quiz里演示了一个XML包抓取zipcode的代码，很强大。
4. JSON，不过这里我还没听完
5. data.table包，感觉跟dplyr有的一拼，都很简洁，关键代码是fread

代码解析

1. csv

#path是一段网址，csv格式
path<-"data.csv"
download.file(path,destfile="F:/test1.csv")
#需要用read.csv再读入数据库里，这里要指定位置

2. XML

library(XML)
#用xmlTreeParse读入xml数据。这里如果不用useInternalNodes的话，bc内会出来两个list，估计其中一个是数据的特殊储存，如元数据一样的东西?
bc<-xmlTreeParse("F:/getdata-data-restaurants.xml",useInternalNodes = FALSE)
bc1<-xmlTreeParse("F:/getdata-data-restaurants.xml",useInternalNodes = TRUE)
bcnote<-xmlRoot(bc)
class(bc)
class(bc1)
class(bcnote)
#通过class可以看到，跟直接读入的bc数据集不同，在xmlRot后，增加了新的类型数据。
#在这里，讲义里介绍的内容是，用xpathSApply来获得新的数据集【认真看讲义和视频有惊喜
d<-xpathSApply(bcnote,"//neighborhood",xmlValue)

XML包的介绍，使我们初步掌握了网页抓取技术的方法。

在英文讨论区里，有人分享了一些关于XML深入学习的知识，先暂时记下链接，以后应该会有用:)

1. XML Code Review Request
2. Error: XML content does not seem to be XML
3. Looking for more good XML tutorials

结尾

在这段时间的学习里，工具上有了新的变化

1. 开始使用R markdown来写blog,认识与入门 Markdown

2. 学习ggplot2，看完了半本ggplot2的制图书。打算结合经典图表系列，一个个仿造这些图。必须感慨一下，开发ggplot2的Hadley Wickham真的太牛了！当你深入学习R的时候，你会很惊讶的发现Hadley无处不在……无论是制图（ggplot2）,数据整理(dplyr，plyr,reshape2)，甚至是GUI（RStudio），哪里都是他，哪里有牛包，哪里就有他

3. 在Coursera讨论区看到一个几乎称得上爷爷辈的人在学R。他头像里都有白胡子了，自称在IT做了很多年，但是从来不会停止学习的脚步，现在在跟我们一起学coursera

有句话说得好，不怕你聪明，就怕比你聪明的人在拼命的，持续不断的努力。各位互勉。