```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, results = 'hold', comment = '#>', error = TRUE)
```


基本題 (共 100 分)
=========================


## Data frame (共 60 分)

```{r}
# 請勿更動此 code chunk
library(tibble)
df <- as_tibble(ToothGrowth)
df
```

此題使用的是 R 的內建資料 `ToothGrowth`，請使用 `?ToothGrowth` 閱讀此資料集的說明，並使用上課講到的指令 (e.g. `dim()`, `glimpse()`, `View()`, ...) 幫助自己熟悉這份資料。


### Subsetting I (20 分)

請從 `df` 中 (1) 篩選出 `supp` 變項為 `VC` 的所有觀察值，並 (2) 只保留 `len` 與 `supp` 這兩個變項。

```{r}
# Write your code here

# should print out:
#> # A tibble: 30 x 2
#>      len supp 
#>    <dbl> <fct>
#>  1   4.2 VC   
#>  2  11.5 VC   
#>  3   7.3 VC   
#>  4   5.8 VC   
#>  5   6.4 VC   
#>  6  10   VC   
#>  7  11.2 VC   
#>  8  11.2 VC   
#>  9   5.2 VC   
#> 10   7   VC   
#> # … with 20 more rows
```


### Subsetting II (20 分)

請從 `df` 中篩選出 (1) `supp` 變項為 `VC` 且 (2) `len` 小於 25 的所有觀察值。

```{r}
# Write your code here

# should print out:
#> # A tibble: 24 x 3
#>      len supp   dose
#>    <dbl> <fct> <dbl>
#>  1   4.2 VC      0.5
#>  2  11.5 VC      0.5
#>  3   7.3 VC      0.5
#>  4   5.8 VC      0.5
#>  5   6.4 VC      0.5
#>  6  10   VC      0.5
#>  7  11.2 VC      0.5
#>  8  11.2 VC      0.5
#>  9   5.2 VC      0.5
#> 10   7   VC      0.5
#> # … with 14 more rows
```


### Subsetting III (20 分)

請從 `df` 中篩選出 `len + 15 * dose` 大於 40 的所有觀察值。

```{r}
# Write your code here

# should print out:
#> # A tibble: 24 x 3
#>      len supp   dose
#>    <dbl> <fct> <dbl>
#>  1  23.6 VC        2
#>  2  18.5 VC        2
#>  3  33.9 VC        2
#>  4  25.5 VC        2
#>  5  26.4 VC        2
#>  6  32.5 VC        2
#>  7  26.7 VC        2
#>  8  21.5 VC        2
#>  9  23.3 VC        2
#> 10  29.5 VC        2
```


## Modifying Values in Lists (共 40 分)

下方的 `member` 是實習課使用過的例子。在這題，你的任務是撰寫一個函數 `n_years_later()` 用來將 `member` 裡面的成員增加或減少歲數。
`n_years_later()` 有兩個參數：

- `member_data`: list，傳入的 member 資料
- `years`: integer, 要增加或減少的歲數

`n_years_later()` 所回傳的資料跟原本傳入 `member_data` 參數的資料結構是一樣的，唯一的差別在於原本資料中的 `age` 會依據傳入 `years` 參數的值進行更新。


提示：

1. 修改 list 裡面元素的語法與 vector 類似：
  
    ```{r}
    lst <- list(list(first = "Tiger"))
    lst
    
    lst[[1]]$first <- "Pooh"
    lst
    ```

2. 撰寫 `n_years_later()` 時，需要使用到 for 迴圈或是 `lapply()`，不可以一個一個修改


```{r}
# Data 
member <- list(
   list(name = "kai", age = 40),
   list(name = "pooh", age = 20),
   list(name = "tiger", age = 18),
   list(name = "piglet", age = 19)
)
##### Do Not modify the code above #####

n_years_later <- function(member_data, years) {
  # Write your code here
}


##### Do Not modify the code below #####
member[[5]] <- list(name = "Obama", age = 59)
for (y in -1:1) {
  lst = n_years_later(member, y)
  print(sapply(lst, function(x) x$age))
}
# Should print out:
#> [1] 39 19 17 18 58
#> [1] 40 20 18 19 59
#> [1] 41 21 19 20 60
```


進階選答題 (共 20 分)
==========================

1. 作業資料夾裡面有份 `week3Rclass.csv`，請將此份資料讀進 R 成為一個 data.frame，存入變數 `cute_cute`。(可以使用 R 內建函數或 `readr` 套件)
   
```{r}
# Write your code here

# Do not modify the code below
cute_cute
# Should print out
#> # A tibble: 85 x 6
#>    nickname   gender grade q_self q_teacher   GPA
#>    <chr>       <dbl> <dbl>  <dbl>     <dbl> <dbl>
#>  1 iakuhs          2     5     60        60  4.2 
#>  2 ToMmyDong       1     1    100       100  5   
#>  3 s               2     4     60        90  4   
#>  4 Jhang           1     4     70        85  3.7 
#>  5 Ryan            2     1     80        90  4.05
#>  6 Ycyc            1     4    100        90  4.3 
#>  7 Liuba           1     5     85        90  3.13
#>  8 guest001        2     1     80        80  3.2 
#>  9 WhaDaFuq        1     1     85        80  2.99
#> 10 irenYujing      2     2     90        90  3.86
#> # … with 75 more rows
```
   

2. (不可以使用套件，e.g. `dplyr`、`data.table`)
請修改以下 data frame 的資料：
  - GPA：超過 4.3 為錯誤資料，請改為缺失值
  - gender："M" 改為 1、"F" 改為2。其它的則改為 0。注意：gender 資料類型需為 `integer`。(Hint: 注意 gender 原本的資料類型是沒有教過的 factor)

```{r}
# Data 
Q_Q = data.frame(
  nickname = c('SeanN', 'solid', 'wow', '87heng87', 'rox', 'Ycyc'),
  gender = c("M", " F", "M", "F", "F", "Stone"),
  grade = c(5, 5, 4, 4, 4, 2),
  q_self = c(95, 98, 85, 86, 87, 78),
  q_teacher = c(95, 98, 85, 86, 87, 87),
  GPA = c(4.8, 4.3, 5.2, 5.5, 4.7, 3.8)
)
####### Do Not modify the code above #########

# Write your code here


# Do Not modify the code below
Q_Q
# Should print out
#>   nickname gender grade q_self q_teacher GPA
#> 1    SeanN      1     5     95        95  NA
#> 2    solid      0     5     98        98 4.3
#> 3      wow      1     4     85        85  NA
#> 4 87heng87      2     4     86        86  NA
#> 5      rox      2     4     87        87  NA
#> 6     Ycyc      0     2     78        87 3.8
```

3. (不可以使用套件，e.g. `dplyr`、`data.table`)
請在 `cute_cute` 這個 data frame 裡新增一個 column `favorite_word` (不可以使用套件，e.g. `dplyr`、`data.table`)。在 `favorite_word` 中：
  - 若 `q_self` 大於等於 70，`favorite_word` 的值為 `"根本可愛動物區"`
  - 若 `q_self` 小於 70，`favorite_word` 的值為 `"一代一代"`

  
```{r}
# Write your code here

# Do not modify the code below
cute_cute
# Should print out
#> # A tibble: 85 x 7
#>    nickname   gender grade q_self q_teacher   GPA favorite_word 
#>    <chr>       <dbl> <dbl>  <dbl>     <dbl> <dbl> <chr>         
#>  1 iakuhs          2     5     60        60  4.2  一代一代      
#>  2 ToMmyDong       1     1    100       100  5    根本可愛動物區
#>  3 s               2     4     60        90  4    一代一代      
#>  4 Jhang           1     4     70        85  3.7  根本可愛動物區
#>  5 Ryan            2     1     80        90  4.05 根本可愛動物區
#>  6 Ycyc            1     4    100        90  4.3  根本可愛動物區
#>  7 Liuba           1     5     85        90  3.13 根本可愛動物區
#>  8 guest001        2     1     80        80  3.2  根本可愛動物區
#>  9 WhaDaFuq        1     1     85        80  2.99 根本可愛動物區
#> 10 irenYujing      2     2     90        90  3.86 根本可愛動物區
#> # … with 75 more rows
```

  
  
  
