Liv1 resultat og Copenhagen useR meetup

Jeg var til mit første møde i meetup gruppen Copenhagen useR i går. Faktisk opdagede jeg kun gruppen fordi arrangementet blev annonceret gennem en anden meetup gruppe F#unktionelle Københavnere, som jeg tidligere har nævnt her på bloggen. Mødets overskrift var Let’s pipe it (F# + R + R TypeProvider) og aftenes to talere var Stefan Milton Bache og Phil Trelford.

Stefan talte om R pakken magrittr og dens forward-pipe operator %>% som er inspireret af F#. Det virker som en fantastisk udvidelse af R som på meget kort tid har ændret på hele den måde man kan skrive R scripts på. Jeg viser et par simple eksempler nedenfor. Phil introducerede kort F# og talte derudover om type providers generelt og især om R type provideren som giver adgang til R via F#. Da jeg sidste år første gang brugte R type provider’en fra F# opdagede jeg, at man kan få nogle underlige resultater, hvis man bruger danske settings (altså , for decimalseparator).

I sidste uge var jeg til eksamen i liv1. Det har været et super spændende og relevant kursus, hvor jeg har lært virkeligt meget. Eksamensresultatet kom i dag, og jeg fik 7. Det er faktisk rigtig godt tilfreds med givet at det er 18+ år siden, at jeg læste matematik og jeg har arbejdet fuldtid ved siden af.

Her er en kort data analyse af det samlede eksamensresultat.

Indlæs diverse R biblioteker og data

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(magrittr)
file <- "/Users/carsten/Projects/blog/_knitr/liv1.csv"
df <- read.csv(file, sep = ";") %>% mutate(karakter=as.factor(resultat)) 
## Warning in file(file, "rt"): cannot open file '/Users/carsten/Projects/
## blog/_knitr/liv1.csv': No such file or directory
## Error in file(file, "rt"): cannot open the connection

Karakter gennemsnittet er:

summary(df$resultat)
## Error in df$resultat: object of type 'closure' is not subsettable

Følgende eksempel viser nok ikke fuldt ud potentialet for den nye %>% operator, men det giver stadig et godt indtryk af den læsevenlighed man kan opnå. Vi ser, at 7 er den mest almindelige karakter og at næsten 27% er dumpet eksamen. Dog indeholder datasættet ikke information til at afgøre om karakteren -3 er givet for en dårlig besvarelse eller for udeblivelse fra eksamen.

oversigt <-
  df %>%
  group_by(karakter) %>%
  summarise(antal = n()) %>%
  mutate(andel=antal/sum(antal)*100) %>%
  arrange(desc(karakter))
## Error in UseMethod("group_by_"): no applicable method for 'group_by_' applied to an object of class "function"

Karakterne vist i et histogram

df %>% ggplot(aes(x=karakter)) + 
  geom_histogram(fill = "grey", colour="black")
## Error: ggplot2 doesn't know how to deal with data of class function

Fordelingen af de beståede karakterer

df %>% 
  filter(resultat %in% c(2,4,7,10,12)) %>%
  ggplot(aes(x=resultat)) + geom_density()
## Error in UseMethod("filter_"): no applicable method for 'filter_' applied to an object of class "function"

Please send messages and comments to my twitter account Twitter.

Edit page on GitHub. Please help me to improve the blog by fixing mistakes on GitHub. This link will take you directly to this page in our GitHub repository.

There are more posts on the front page.

Creative Commons License
Content of this blog by Carsten Jørgensen is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.