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2_1p_paidMaternity.Rmd
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title: "Paid_Maternity_Leave"
author: "Ji-Lung Hsieh"
output:
html_document:
keep_md: true
---
```{r, echo = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
fig.path = "figs/"
)
```
# Before the case
本文件示範了如何用[R Markdown](http://rmarkdown.rstudio.com) Notebook來寫R程式。R程式在執行Script時即能紀錄當下的變數值（也就是你在Environment視窗所看見的那些變數）， 所以，用R Markdown或R Notebook的優點反而在於**說明案例與程式碼**。如果你想多了解R Markdown的格式化規則，你可以參考[R Markdown](http://rmarkdown.rstudio.com)網址中的教學。
* [R Markdown HTML Document Formatting](http://rmarkdown.rstudio.com/html_document_format.html)
## Essential R Markdown Operations
1. Try executing this chunk by clicking the *Run* button within the chunk or by placing your cursor inside it and pressing *Cmd+Shift+Enter*.
2. Add a new chunk by clicking the *Insert Chunk* button on the toolbar or by pressing *Cmd+Option+I*.
3. When you save the notebook, an HTML file containing the code and output will be saved alongside it (click the *Preview* button or press *Cmd+Shift+K* to preview the HTML file).
# Paid maternity leave
## Description
### The case
該資料的數值一共分成五個等級，從1-5分別代表沒有給付、給付1-14週、15-25週、26-51週、52週以上五種情形。所以若資料上看到某個國家在2013年的數值為5，代表該國家在2013年給付其國內婦女產假52週以上。所以先把2013年的資料給繪製成地圖
> 臺灣是52天，所以應該是第2級
接下來，我除了想知道2013年哪些國家分別是1-5外，我還想知道，他們在1995年的時候，分別是多少，因為這樣我可以知道，哪一些國家的該項福利政策正在發展、改變中。因此，我把所有國家發展為10類。
- 分別是2013年為1-5共五類。
- 每一類再區分兩種，有進步（例如2013為4但1995小於4的）的和沒改變（例如2013為4，而1995仍為4的）的。所以一共有十類。
### World map
### Barplot
## Import libraries
當電腦裡沒有安裝這個套件時，如果想要用library()將其載入到程式碼中，會出現以下的錯誤，顯示使用者的電腦中沒有`readxl`這個套件。
> library(readxl)
> Error in library(readxl) : there is no package called ‘readxl’
```{r import library, eval=FALSE, include=TRUE}
# install.packages('readxl')
# install.packages('rworldmap')
library(readxl)
library(rworldmap)
```
## Read the file
```{r read xlsx}
ldata <- readxl::read_excel("data/WORLD-MACHE_Gender_6.8.15.xls", "Sheet1", col_names=T)
```
## Observing the data {.tabset}
### Dimension and Class
```{r}
class(ldata)
dim(ldata)
```
### Show names of vectors (columns)
```{r, eval=FALSE, include=TRUE}
names(ldata)
```
## Selecting data
1. Select first column by `ldata[1]` and `ldata[1, ]`
2. Select first row
3. Take a look at their datatype by `class()`。
4. 你會發現`ldata[1]`和`ldata[1, ]`都是data.frame，但`ldata[ ,1]`卻是是character向量。其中`ldata[1, ]`是比較好理解的，因為取了一列資料，但這個資料有上百個變數，他還是一個data.frame，只是只有一列資料而已。但`ldata[1]`和`ldata[ ,1]`的差異則要特別注意。
```{r}
col1 <- ldata[1]
col1_1 <- ldata[ ,1]
row1 <- ldata[1, ]
class(col1)
class(col1_1)
class(row1)
```
## Selecting multiple rows or columns
```{r}
cols <- ldata[, 6:24]
# cols <- ldata[, c(3, 6:24)]
rows <- ldata[1:5, ]
rows2 <- cols[1:5, ]
matleave <- ldata[ ,6:24]
```
## Plotting
```{r}
# unlist(matleave[3, ])
# barplot(matleave[2, ]) # will raise error
barplot(unlist(matleave[2, ]))
plot(unlist(matleave[2, ]), type='l')
plot(unlist(matleave[2, ]), type='l', ylim=range(1, 5))
plot(unlist(matleave[2, ]), type='l', ylim=range(1, 5), xaxt='n', yaxt='n')
```