这次的关卡是《Ｒ语言实战》第三和第四章的学习。先匆匆地把两章内容都扫了一遍，这两章是图形初阶和基本数据管理，有非常多的细节。这些细节看起来很简单易懂，但当开始自己敲命令时，发现并非那么一帆风顺，屏幕的回应总是非常忠实地反应你到底懂了没。
这关的任务是对常用的excel数据，进行预处理。
我选了一张适合数据分析的常用的表格，计划做数据预处理后，作出图形。
一、 导入数据。
碰到的第一个问题是：
数据表是横着的，行名是各项指标，列名是日期，而且每个月都新增。而Ｒ中的列都是指标，可以新增的数据都是行的形式。没找到用Ｒ来做转换行和列的方法，而excel已经用得熟门熟路，只能在excel里把数据转置后，再读取。
二、 初步整理数据。
碰到了第二个问题：
列名日期在导入R时，被自动转换成数字显示。
Excel中是这样的：
而R中是这样的：
想用as.Date转换成日期格式，但是每次都报错：
> as.Date(sh$month,"%Y-%m")
Error in charToDate(x) : 字符串的格式不够标准明确
在这个问题上纠缠了很久，在百度上将错误信息贴上搜索，试了很多方法，想用as.Date,变换了“%Ｙ/%ｍ”,均无果。在网上搜资料的时候意外看到了一位网友相关的贴子，赶紧去求教。网友帮我转换了EXCEL表里单元格格式，执着地一次次地试，但是无果，网友最后告诉我，试试把excel转成csv再导入看看，成功了。
然而，毕竟EXCEL没有直接导入。第二天想想有点不甘心，又到网上查了下，这次用google，换了关键词：“R excel导入”,发现知乎上有一篇文章说，下载readxl，用read_excel函数可以很方便地读取EXCEL，试了一下，竟然成功了！这个过程，真有点象无头苍蝇，乱撞一通，突然一下子找到窗口飞出去了。
再后来，在R Studio中输命令时，意外发现其实openxlsx包中还有一个导入函数是：read_xlsx，用了这个函数导入，日期格式也正常显示了。再导入其他excel文件时，又意外地发现，日期格式如果不是用斜线分隔，是用点分隔的话，用read.xlsx也正常。
接下来，去除空值 na.omit(sh).
三、 作图
attach(sh)
plot(month,index1,type="c")
出来的图形看不清。于是换了一种图形：plot(month,index1,type="b")
title(main="Index1's change")
可以看出这张表中的变化起伏很大，回去看了下原始表格，发现历史统计时可能是口径变化过，造成取数的含义不一致，因此数据变化不能反映真实情况。既然这样，就需要截取一部分的数据。
开始用了土办法，到原始表中去数格子，数完格子后敲数字
sh1<-sh[21:32,1:4]
> sh1
# A tibble: 12 x 4
month index1 index2 index3
1 2014-01-01 18165 7363 583
2 2014-02-01 18360 7574 585
3 2014-03-01 18682 7860 531
4 2014-04-01 19197 8191 600
5 2014-05-01 19731 8525 608
6 2014-06-01 20222 8798 621
7 2014-07-01 20892 9150 506
8 2014-08-01 21708 9483 663
9 2014-09-01 37733 10075 658
10 2014-10-01 38275 10679 739
11 2014-11-01 38841 11265 669
12 2014-12-01 37645 11944 674
> plot(sh1$month,sh1$index1,type="b")
> title(main="Index1 in 2014",col.main="blue")
这么一步步地实现一个简单的图形效果，花费了不少的学习时间，就目前接触到的R语言来说，还是没看到它的强大和优雅。不过，这也只在入门阶段，已经看到了其中的多种灵活的办法，各种数据包的丰富性。对于熟悉R的数据包的用法的人来说，可能已象武林高手，熟知武器库中各种兵器的用法，使的是得心应手。相信假以时日的实践，R也终将成为我的利器。
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