Introduction

This is your first problem set where you’ll work with real data! It has multiple goals:

•  Practice your foundational R skills (variable assignment, writing functions, etc.)

• Working with data frames, selecting observations and variables, and making basic calculations on these.

• Loading and saving data from csv files

You can use either base-R data frames, or dplyr functionality here.  Note that certain tasks (indirect variable names) are easier to do using base-R, others are easier with dplyr.

•  Put your solutions in rmarkdown file.

•  As always, comment your results.  Sometimes it is not really necessary (e.g.  how long is the longest life expectancy in these data), but other times you need to explain what do you get.

The comments should be written as markdown text, not as code comments nor as printed output.

•  Do not produce too much output.  It is a good idea to print a few lines to show how data looks like but do not print the complete 1000-line dataset!  Use head()/tail() or other similar functions to only show a manageable quantity of data.

• Knit your file into html, and submit both .rmd and .html!

1    Working directory

Before we get into any work with data, we have to talk about working directory.

1. What is the working directory of your RStudio console?

2. What is the folder where your homework .rmd file is saved?

3.  Are these the same folder? Why does it matter?

2    Create your own data

Here your task is to create a dataset of student grades, and do some related computations

1.  Create a vector “names” with (at least) 5 names in it

2.  Create a vector “math” with grades (0 - 100) in a math course, one grade for each student. Hint:  you can just invent these numbers, but you can also create random data, e.g. by sample(100,  5,  replace=TRUE) (there are other options, check out the documenta- tion).

3.  Create a vector “japanese” with grades for the Japanese course (use different numbers, not exactly the same as for math)

4.  Create a similar vector “dance” with grades for a dance class

5.  Create a data frame “grades” by combining your names, and math, Japanese and dance grades

6.  Compute the number of students in your data!

7.  Compute number of courses in data– number columns in your data minus one (b/c of their names)

8.  Print the last two lines of your data

9.  Save your students’ data into a new .csv file inside of data/  directory as “grades.csv” (you may need to create it first).  You can save either as comma-separated or as tab-  separated. We recommend to use write_tsv or write_csv functions from readr library. use relative path for saving!

10. Use list.files() to show that your saved grades. csv is there

3    Indirect variable names

1.  create a variable “col” that contains name of one of the courses–dance.

2.  Print your dance grades using the variable “col”. Do not use the word “dance” here! 3. Now assign name of another course to “col” and print the best grade in that course!

4. Now write a for-loop over all columns in the data frame Inside of the loop, print the name of the variable, and its average value

Hint:  you cannot compute average “name”.  Add an if-else statement there that checks if variable is numeric and only print average if it is (check out is.numeric()).

4    Data manipulations

1.  Compute

GPA = 1/3 (math + Japanese + dance)

Use vectorized operations, not loops!  Save it as variable  ’gpa’ in your data frame, and show that it is there.