library(rvest)
## Loading required package: xml2
news <- read_html('http://news.ltn.com.tw/list/breakingnews') %>%
html_nodes('.imm li')
as.character(news[11])
## [1] "<li>\n\t\t\t\t\t<a href=\"http://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/2369172\" data-desc=\"P:10:曾為孫權尋生不老藥 中國人大代表建議航母命名「衛溫」\" class=\"ph\">\n\t\t\t\t\t\t<img src=\"http://img.ltn.com.tw/Upload/liveNews/BigPic/600_phpU2NbcI.jpg\"></a><a class=\"tit\" href=\"http://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/2369172\" data-desc=\"T:10:曾為孫權尋生不老藥 中國人大代表建議航母命名「衛溫」\">\n\t\t\t\t\t\t<span>17:11</span>\n\t\t\t\t\t\t<p>曾為孫權尋生不老藥 中國人大代表建議航母命名「衛溫」\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t</p>\n\t\t\t\t\t</a><div class=\"tagarea\">\n<a href=\"list/breakingnews/world\" class=\"immtag chan\" data-desc=\"T:10:國際\">國際</a>\n </div>\n\t\t\t\t</li>"
news[1] %>% html_nodes('a.ph') %>% html_attr('href')
## [1] "http://sports.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369230"
news[1] %>% html_nodes('p') %>% html_text() %>% trimws()
## [1] "中職》吳桀睿狀況絕佳 教練團高度期待"
news[1] %>% html_nodes('span') %>% html_text() %>% trimws()
## [1] "17:28"
news[2] %>% html_nodes('.immtag') %>% html_text()
## [1] "娛樂"
news[2] %>% html_nodes('.tagarea') %>% html_text() %>% gsub('[ \n]+', ' ', .) %>% as.character()
## [1] "娛樂 "
# gsub
a <- '1\n 2'
gsub('[ \n]+', ' ', a)
## [1] "1 2"
# method 1 : 先產生向量, 然後使用data.frame 合併向量
link <- news %>% html_nodes('a.ph') %>% html_attr('href')
title <- news %>% html_nodes('p') %>% html_text() %>% trimws()
dt <- news %>% html_node('span') %>% html_text() %>% trimws()
tags <- news %>% html_nodes('.tagarea') %>% html_text() %>% gsub('[ \n]+', ' ', .) %>% trimws()
news[11] %>% html_node('span')
## {xml_nodeset (1)}
## [1] <span>17:11</span>
tags
## [1] "體育" "娛樂" "娛樂" "政治 高雄市" "國際"
## [6] "生活 基隆市" "生活 彰化縣" "政治 新北市" "政治 宜蘭縣" "生活"
## [11] "國際" "體育" "娛樂" "社會 新北市" "體育"
## [16] "社會 高雄市" "生活" "政治 新北市" "生活 彰化縣" "娛樂"
dt
## [1] "17:28" "17:28" "17:26" "17:25" "17:25" "17:21" "17:16" "17:14"
## [9] "17:14" "17:13" "17:11" "17:09" "17:07" "17:05" "17:03" "17:01"
## [17] "17:00" "16:58" "16:54" "16:52"
length(dt)
## [1] 20
ltn <- data.frame(link, title, dt, tags, stringsAsFactors = FALSE)
head(ltn)
## link
## 1 http://sports.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369230
## 2 http://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369207
## 3 http://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369175
## 4 http://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/2369210
## 5 http://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/2369201
## 6 http://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/2369221
## title dt tags
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# method 2 : 使用for 以及 rbind 產生 data frame
ltn_news <- data.frame()
for (article in news){
link <- article %>% html_nodes('a.ph') %>% html_attr('href')
title <- article %>% html_nodes('p') %>% html_text() %>% trimws()
dt <- article %>% html_node('span')%>% html_text() %>% trimws()
tags <- article %>% html_nodes('.tagarea') %>% html_text() %>%
gsub('[ \n]+', ' ', .) %>% trimws()
df <- data.frame(link, title, dt, tags, stringsAsFactors = FALSE)
ltn_news <- rbind(ltn_news, df)
}
head(ltn_news)
## link
## 1 http://sports.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369230
## 2 http://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369207
## 3 http://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369175
## 4 http://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/2369210
## 5 http://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/2369201
## 6 http://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/2369221
## title dt tags
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# method 3 使用lapply 以及 do.call 合併資料
parseArticle <- function(article){
link <- article %>% html_nodes('a.ph') %>% html_attr('href')
title <- article %>% html_nodes('p') %>% html_text() %>% trimws()
dt <- article %>% html_node('span') %>% html_text() %>% trimws()
tags <- article %>% html_nodes('.tagarea') %>% html_text() %>%
gsub('[ \n]+', ' ', .) %>% trimws()
df <- data.frame(link, title, dt, tags, stringsAsFactors = FALSE)
return(df)
}
ltn_news_list <- lapply(news, function(article) parseArticle(article))
ltn_news <- do.call('rbind' , ltn_news_list)
head(ltn_news)
## link
## 1 http://sports.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369230
## 2 http://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369207
## 3 http://ent.ltn.com.tw/news/breakingnews/2369175
## 4 http://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/2369210
## 5 http://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/2369201
## 6 http://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/2369221
## title dt tags
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## 6 基隆首件民間都更案 聯宏社區19日晚間開標 17:21 生活 基隆市
#ltn_news_list
資料儲存
write.csv(x=ltn_news, file = 'ltn.csv')
getwd()
## [1] "C:/Users/USER/Documents"
SQL 語法
show databases;
use orders;
show tables;
create table customer(
id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name varchar(50),
gender varchar(1),
address varchar(200)
) ENGINE=InnoDB;
show tables;
describe customer;
ALTER TABLE customer
CHANGE COLUMN name cname VARCHAR(50) NOT NULL,
ADD COLUMN phone VARCHAR(10);
describe customer;
insert into customer (cname, gender, address)
values('John', 'M', 'Chiayi');
select * from customer;
insert into customer (cname, gender, address)
values('Mary', 'F', 'Tainan');
insert into customer (cname, gender, address)
values('Brad', 'M', 'Chiayi');
select * from customer;
select cname , gender from customer;
select cname , gender from customer where gender = 'M';
select count(*) from customer;
select gender, count(*) from customer group by gender;
select gender, count(*) from customer group by gender having count(*) >= 2;
select * from customer;
update customer set cname = 'Johnny' where id = 1;
select * from customer;
delete from customer where id = 1;
select * from customer;
truncate customer;
show tables;
drop table customer;
show tables;
使用R 連結MySQL (RJDBC)
#install.packages("RJDBC")
library(RJDBC)
## Warning: package 'RJDBC' was built under R version 3.4.4
## Loading required package: DBI
## Warning: package 'DBI' was built under R version 3.4.4
## Loading required package: rJava
jar.loc<-'C:\\Program Files (x86)\\MySQL\\Connector J 5.1\\mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar'
drv<-JDBC("com.mysql.jdbc.Driver",jar.loc, identifier.quote="`")
conn <-dbConnect(drv, "jdbc:mysql://localhost/appledaily", "root", "test")
data("iris")
head(iris)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
dbWriteTable(conn, 'irisdata',iris)
## [1] TRUE
#use appledaily;
#show tables;
#select * from irisdata;
dbListTables(conn)
## [1] "applenews" "irisdata" "news_main"
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT * FROM irisdata")
head(res)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT `Sepal.Length`, Species FROM irisdata where Species = 'setosa' ")
head(res)
## Sepal.Length Species
## 1 5.1 setosa
## 2 4.9 setosa
## 3 4.7 setosa
## 4 4.6 setosa
## 5 5.0 setosa
## 6 5.4 setosa
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT Species, sum(`Sepal.Length`) FROM irisdata where Species = 'setosa' group by Species ")
head(res)
## Species sum(`Sepal.Length`)
## 1 setosa 250.3
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT Species, sum(`Sepal.Length`) FROM irisdata group by Species ")
head(res)
## Species sum(`Sepal.Length`)
## 1 setosa 250.3
## 2 versicolor 296.8
## 3 virginica 329.4
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT Species, avg(`Sepal.Length`) as mean_length FROM irisdata group by Species ")
head(res)
## Species mean_length
## 1 setosa 5.006
## 2 versicolor 5.936
## 3 virginica 6.588
if (dbExistsTable(conn,'irisdata')){
dbRemoveTable(conn, 'irisdata')
}
## logical(0)
dbListTables(conn)
## [1] "applenews" "news_main"
dbDisconnect(conn)
## [1] TRUE
建立資料表
drop table applnews;
drop table news_main;
CREATE TABLE `news_main`(
`content` text,
`title` varchar(1000) DEFAULT NULL,
`dt` datetime DEFAULT NULL,
`category` varchar(100) DEFAULT NULL,
`view_cnt` int(11) DEFAULT NULL
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
將新聞資料寫入資料庫
load("C:/Users/USER/Downloads/applenews.RData")
str(applenews)
## 'data.frame': 1500 obs. of 5 variables:
## $ content : chr "(更新:新增影片)想要透過刮刮樂彩券一夕致富，但他卻用錯方法！台中市一名黃姓男子覬覦頭獎高達2600萬的「開門見喜」刮"| __truncated__ "澳洲一名就讀雪梨大學的華裔博士生，日前公開一段燒毀中國護照的影片，還大肆批評留澳學生是一群「留學豬」。消息傳出"| __truncated__ "【行銷專題企劃】房價高高在上，沒錢買房沒關係，但你認為自己是聰明的租屋族嗎? 由蘋果地產與FBS TV合作的全新節目-房"| __truncated__ "本內容由中央廣播電臺提供<U+00A0><U+00A0> <U+00A0> <U+00A0> <U+00A0>美國國防部長卡特(Ash Carter)今天(15日)表示，"| __truncated__ ...
## $ title : chr "【更新】搶2.2萬彩券刮中1.4萬 沒發財還得入獄" "拿到澳洲護照後 他放火燒中國護照" "【特企】房市大追擊- 租屋這些事情要小心" "【央廣RTI】美菲軍演 美防長南海登艦" ...
## $ dt : POSIXct, format: "2016-04-15 14:32:00" "2016-04-15 14:32:00" ...
## $ category: chr "社會" "國際" "地產" "國際" ...
## $ view_cnt: chr "1754" "0" "0" "0" ...
applenews$view_cnt <- as.integer(applenews$view_cnt)
drv<-JDBC("com.mysql.jdbc.Driver",jar.loc, identifier.quote="`")
conn <-dbConnect(drv, "jdbc:mysql://localhost/appledaily", "root", "test")
#dbWriteTable(conn, 'applenews', applenews)
dbWriteTable(conn, 'news_main', applenews, append=TRUE,row.names=FALSE,overwrite=FALSE)
## [1] TRUE
# Get sum of count by category
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT category, sum(view_cnt) as cnt_sum FROM news_main group by category order by cnt_sum desc ")
head(res)
## category cnt_sum
## 1 社會 40052250
## 2 娛樂 24997035
## 3 生活 23924628
## 4 國際 17399347
## 5 政治 11913860
## 6 體育 11186469
# Get average of count by category
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT category, avg(view_cnt) as cnt_sum FROM news_main group by category order by cnt_sum desc ")
head(res)
## category cnt_sum
## 1 正妹 84118.62
## 2 娛樂 31601.81
## 3 社會 29493.56
## 4 體育 16821.76
## 5 搜奇 12151.04
## 6 政治 11901.96
# Get max count by category
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT category, max(view_cnt) as cnt_max FROM news_main group by category")
head(res)
## category cnt_max
## 1 3C 20509
## 2 動物 11753
## 3 國際 150825
## 4 國際","LA","SF","NY","US 12893
## 5 國際","SF","US 4171
## 6 地產 80691
# Get hottest news
res <- dbGetQuery(conn, "SELECT title, view_cnt FROM news_main order by view_cnt desc limit 3")
head(res)
## title view_cnt
## 1 泰國超正變性人徵兵處報到 網友：這我可以 344733
## 2 泰國超正變性人徵兵處報到 網友：這我可以 344733
## 3 泰國超正變性人徵兵處報到 網友：這我可以 344733
dbDisconnect(conn)
## [1] TRUE
使用dplyr
# tapply
tapply(applenews$view_cnt, applenews$category, mean)
## 3C 正妹 生活
## 3954.270 84118.625 11469.141
## 地產 社會 政治
## 6900.375 29493.557 11901.958
## 娛樂 時尚 財經
## 31601.814 6855.237 5109.446
## 動物 國際 國際","LA","SF","NY","US
## 4741.808 9104.839 4847.444
## 國際","SF","US 搜奇 論壇
## 3721.000 12151.036 5683.491
## 體育
## 16821.758
# install.packages('dplyr')
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
# R Method : filter
head(applenews[applenews$category == '娛樂' , ])
## content
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## 40 今天好萊塢喜事連連，繼「花邊教主」布蕾克萊弗莉有喜，為老公萊恩雷諾斯懷了第2胎，「好萊塢男神」萊恩葛斯林的42歲性感女友伊娃曼德斯也傳出懷孕，再度成為高齡產婦。<U+00A0>葛斯林2012年拍攝《末日車神》時與伊娃曼德斯譜戀曲，交往多年一直遲遲沒有結婚，但2人已經育有1女，現又傳出有了第2個愛的結晶，伊娃曼德斯被拍到出現在洛杉磯，以大包包遮住腹部，疑似想遮掩孕肚。（封以恩／綜合報導）<U+00A0> 伊娃曼德斯（左）和萊恩葛斯林交往多年未婚，但已育有1女。翻攝每日郵報
## 47 隋棠今出席阿瘦皮鞋活動，力挺全天下辛勞的媽咪，她說，很多現代媽媽都是身兼數職，格外令人心疼。談到今年母親節，她說是她當媽媽後第一次過節，自己為人母後，更能體驗母親的辛勞，今年想要好好幫媽媽和婆婆過節，不過距離母親節還有1個月，目前還沒有具體想法。<U+00A0>前兩天隋棠和老公帶兒子Max開車到台南、墾丁旅行，她透露因為表妹在台南開民宿，順道去體驗了一下，台南美食果然名不虛傳，她跟Max吃很多，母子倆回台北竟然雙雙變胖了，而第一次長途旅行的Max也十分配合，路上不是吃就是睡，7個多月大的他，上車睡覺、直接尿尿，讓她覺得一點也不麻煩。（葉婉如／台北報導）<U+00A0> 隋棠透露前幾天到台南吃喝竟吃胖了。阿瘦皮鞋提供 隋棠帶兒子Max第一次長途旅行，兒子在車上很乖巧。翻攝隋棠臉書
## 50 日本型男伊勢谷友介被爆和名媛模特兒森星半同居，2人同進同出他的住處，他還開車送女方出門工作，報導曝光後，大家才知道原來他和長澤雅美早就切了！<U+00A0>將滿40歲的伊勢谷友介，歷任女友包括廣末涼子、吉川雛乃、木村佳乃等，一字排開羨煞世間男性。據《FRIDAY》周刊，他和28歲的長澤雅美2012年展開交往，男方友人透露，因雅美頻頻催婚，他斷然拒絕，2人大吵一架，已於1年前分手。<U+00A0>他的新歡森星長相甜美，本月22日滿24歲，曾在巴黎生活，今年3月剛從慶應大學畢業，祖母是名設計師森英惠，姊姊森泉也是藝人。去年11月伊勢谷友介上她擔任助理主持的料理節目，交換聯絡方式後來電，迅速進展到半同居，情場浪子和千金小姐的配對備受矚目。（吳惠菁／綜合報導）<U+00A0> 伊勢谷友介（左）和森星打扮休閒一起遛狗。翻攝《FRIDAY》森泉（右）、森星是日本名媛姊妹花。翻攝森星IG
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## view_cnt
## 16 1749
## 21 11696
## 32 3329
## 40 4307
## 47 4651
## 50 5141
# Dplyr Method : filter
head(filter(applenews, category == '娛樂'))
## Warning: package 'bindrcpp' was built under R version 3.4.4
## content
## 1 澎恰恰今簽下新人張芳瑜，準備栽培她演出台灣音樂劇。澎恰恰透露張芳瑜是美國百老匯授權的《媽媽咪呀》國際中文版女主角，巡演超過900場，潛力無窮，「看好她未來是台灣音樂劇第一名伶」。張芳瑜現場也進行拜師儀式，向澎恰恰下跪奉茶，以示慎重。（蔡維歆／台北報導）<U+00A0>
## 2 肯亞警方強押45名台灣人遣送中國，輿論譁然。「星光幫」冠軍賴銘偉有感，改陳奕迅《你的背包》為《你的台胞》，要唱給話術不輸詐騙集團的中國人民共和國與中華民國政府。（娛樂中心／綜合報導）<U+00A0> 肯亞被判無罪釋放的台籍嫌犯（綠衣者）竟被押送到中國。新華社
## 3 藝人白冰冰和日本知名漫畫家<U+68B6>原一騎曾有一段婚姻，兩人生下1女白曉燕，然而在1997年4月14日這天，年僅16歲的白曉燕在上學途中，遭到歹徒陳進興、林春生綁架並撕票，手段極其殘忍，命案震驚全台。時隔19年，白冰冰今凌晨在臉書po文悼念愛女，堅強地說不能忘記曉燕受難的時刻，才能為所有受難者發聲。<U+00A0>白冰冰在臉書談及白曉燕命案，感嘆時光飛逝，「如夢一般，曾經怨，哭，痛苦、沮喪、崩潰」，但她滿懷感恩，感謝這段時間所有的好朋友，用各自的宗教信仰幫她度過難過的那幾年，也感謝大家惦記著曉燕，昨天還有人送花、安慰及祝福。<U+00A0>她感動地說：「我會記住大家的好，現在能過平安的日子，但不能忘懷曉燕受難的那個時刻，才能勇敢的為所有受難者發聲。」白冰冰昨天一整個早上在佛堂念經跟曉燕說話，「下午整理東西，整理心情，天亮後又是一個新的開始」，堅強的母性令人心疼。（陳嘉婉／綜合報導）<U+00A0> 白冰冰談及白曉燕命案，感嘆時光飛逝。翻攝白冰冰臉書
## 4 今天好萊塢喜事連連，繼「花邊教主」布蕾克萊弗莉有喜，為老公萊恩雷諾斯懷了第2胎，「好萊塢男神」萊恩葛斯林的42歲性感女友伊娃曼德斯也傳出懷孕，再度成為高齡產婦。<U+00A0>葛斯林2012年拍攝《末日車神》時與伊娃曼德斯譜戀曲，交往多年一直遲遲沒有結婚，但2人已經育有1女，現又傳出有了第2個愛的結晶，伊娃曼德斯被拍到出現在洛杉磯，以大包包遮住腹部，疑似想遮掩孕肚。（封以恩／綜合報導）<U+00A0> 伊娃曼德斯（左）和萊恩葛斯林交往多年未婚，但已育有1女。翻攝每日郵報
## 5 隋棠今出席阿瘦皮鞋活動，力挺全天下辛勞的媽咪，她說，很多現代媽媽都是身兼數職，格外令人心疼。談到今年母親節，她說是她當媽媽後第一次過節，自己為人母後，更能體驗母親的辛勞，今年想要好好幫媽媽和婆婆過節，不過距離母親節還有1個月，目前還沒有具體想法。<U+00A0>前兩天隋棠和老公帶兒子Max開車到台南、墾丁旅行，她透露因為表妹在台南開民宿，順道去體驗了一下，台南美食果然名不虛傳，她跟Max吃很多，母子倆回台北竟然雙雙變胖了，而第一次長途旅行的Max也十分配合，路上不是吃就是睡，7個多月大的他，上車睡覺、直接尿尿，讓她覺得一點也不麻煩。（葉婉如／台北報導）<U+00A0> 隋棠透露前幾天到台南吃喝竟吃胖了。阿瘦皮鞋提供 隋棠帶兒子Max第一次長途旅行，兒子在車上很乖巧。翻攝隋棠臉書
## 6 日本型男伊勢谷友介被爆和名媛模特兒森星半同居，2人同進同出他的住處，他還開車送女方出門工作，報導曝光後，大家才知道原來他和長澤雅美早就切了！<U+00A0>將滿40歲的伊勢谷友介，歷任女友包括廣末涼子、吉川雛乃、木村佳乃等，一字排開羨煞世間男性。據《FRIDAY》周刊，他和28歲的長澤雅美2012年展開交往，男方友人透露，因雅美頻頻催婚，他斷然拒絕，2人大吵一架，已於1年前分手。<U+00A0>他的新歡森星長相甜美，本月22日滿24歲，曾在巴黎生活，今年3月剛從慶應大學畢業，祖母是名設計師森英惠，姊姊森泉也是藝人。去年11月伊勢谷友介上她擔任助理主持的料理節目，交換聯絡方式後來電，迅速進展到半同居，情場浪子和千金小姐的配對備受矚目。（吳惠菁／綜合報導）<U+00A0> 伊勢谷友介（左）和森星打扮休閒一起遛狗。翻攝《FRIDAY》森泉（右）、森星是日本名媛姊妹花。翻攝森星IG
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## 1 澎恰恰收女弟子 拱當台灣第一名伶 2016-04-15 14:17:00 娛樂
## 2 【唱新聞】詐騙嗎？R.O.C.有CHINA但不是CHINA 2016-04-15 14:00:00 娛樂
## 3 白曉燕命案19年了 白冰冰「不能忘」 2016-04-15 13:49:00 娛樂
## 4 好萊塢男神好威 女友再當高齡產婦 2016-04-15 13:40:00 娛樂
## 5 隋棠帶兒遠征南台灣 吃成膨皮母子檔 2016-04-15 13:30:00 娛樂
## 6 伊勢谷友介掰了長澤雅美 半同居小16歲辣模 2016-04-15 13:23:00 娛樂
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## 1 肯亞警方強押45名台灣人遣送中國，輿論譁然。「星光幫」冠軍賴銘偉有感，改陳奕迅《你的背包》為《你的台胞》，要唱給話術不輸詐騙集團的中國人民共和國與中華民國政府。（娛樂中心／綜合報導）<U+00A0> 肯亞被判無罪釋放的台籍嫌犯（綠衣者）竟被押送到中國。新華社
## 2 湖南衛視熱門節目《我是歌手》第4季總決賽上周六（9日）圓滿落幕，今（15日）晚10點將迎來活動「Love&Song我是歌手音樂教室慈善夜」，將由第3季、第4季歌手對決為公益而戰。不過「唱作精靈」徐佳瑩（LaLa）昨晚卻傳出腸胃不適，在微博掃興地說：「腸胃發炎影響了我的發言<U+22EF>。」今中午還有網友曝光她赴醫院掛急診的近況照，目前嗓子發不出聲音，歌迷都期盼她早日康復，能夠順利上場表演，但也有人留言：「（比賽）結束了都還生病，這一屆也是命運多舛啊！」暗指有炒作之嫌。<U+00A0>其實《我是歌手4》總冠軍歌手李玟就曾患上急性支氣管炎，導致喉嚨發炎完全失聲，所幸她在第9集時康復上場，完美獻唱《Stay With Me》飆海豚音；張信哲在決戰前也曾傳出罹患急性上呼吸道感染，彩排時聲音沙啞，令歌迷擔心不已，最後本人證實「中國媒體誤會」；另趙傳先前趕赴長沙錄製《我歌》途中發生車禍意外，車體嚴重毀損，幸好傷勢無大礙。因此有網友虧「下季我歌有必要尋求個中醫品牌進行冠名播出」。<U+00A0>「Love&Song我是歌手音樂教室慈善夜」今晚登場，將由第3季歌手韓紅、李健、鄭淳元、A-Lin、譚維維、胡彥斌，以及第4季歌手李玟、張信哲、李克勤、老狼、容祖兒、黃致列、徐佳瑩進行PK賽，為公益而戰，募集到的善款將為偏遠地區的孩子取得更好音樂學習條件，不少網友直呼「很期待」。（陳嘉婉／綜合報導）<U+00A0> 徐佳瑩昨晚因腸胃炎不適，影響發言。翻攝徐佳瑩微博網友曝光徐佳瑩最新動向。翻攝燈燈HOHO微博《我是歌手》節目公益活動「Love&Song我是歌手音樂教室慈善夜」今晚登場，第3季&第4季歌手出席名單。翻攝我是歌手微博
## 3 （新增內容）韓國夯劇《太陽的後裔》昨晚播出完結篇，柳時鎮（宋仲基飾）死裡逃生後，和姜暮煙（宋慧喬飾）重逢愛意無法擋，另一對徐大英和尹明珠也終獲尹父認可，全劇以雙宋甜蜜吻戲畫下句點，皆大歡喜讓觀眾樂陶陶，創下平均38.8％高收視率，比上一集多出4％，也刷新該劇最佳成績。<U+00A0>雖然完結篇收視率最終未能衝破40％大關，不過「雙宋」於沉船灣浪漫接吻一幕，瞬間最高收視高達43％，首都圈甚至飆到46.6％，可說相當厲害。<U+00A0>《太陽》穩坐該時段冠軍，對打的《Goodbye Mr. Black 》和Rain主演的《回來吧！大叔》根本不是對手，這兩齣戲因前天國會選舉開票停播一次，昨晚連播兩集，《Goodbye Mr. Black 》收視跌至3.4％，在該時段排第2，而《回來吧！大叔》也是完結篇，收視卻再次跌至新低2.6％，繼續墊底。（吳惠菁／綜合報導）<U+00A0>出版時間：6:54更新時間：12:29<U+00A0>想知道更多，一定要看……【有片】《太陽的後裔》喜劇收尾 雙宋激吻甜爆<U+00A0> 劇中「救援CP」徐大英（左）和尹明珠也獲觀眾支持。翻攝畫面
## 4 「喬妹」宋慧喬與宋仲基合拍《太陽的後裔》夯遍亞洲，日前中國三菱汽車邀她代言，卻因日本三菱集團曾在二戰期間強徵韓國人赴日做苦工，近年韓國民眾仍抵制該集團商品，喬妹回絕代言推掉逾4千萬元台幣酬勞，愛國心被推爆。<U+00A0>不過，台大教授李茂生引用香港媒體報導「《太陽的後裔》軟銷愛國 越南人翻韓兵屠殺舊帳」，在臉書表示：「這兩則新聞對比下來，真的會覺得好諷刺。不知道宋小姐演這駒（齣）戲，替韓軍代言的時候，知不知道，她國家的軍隊是應該被她所唾棄的組織。」<U+00A0>《太陽的後裔》劇情以韓國軍人為主軸，燃起韓人愛國心，卻令越南人回想越戰時韓軍的屠殺行為，也有越南網友批評該劇美化韓軍形象，若越南電視台播出劇集，是一種「恥辱」。<U+00A0>台灣網友看了李茂生的po文，表示：「韓國人愛國不要臉還扭曲事實，種種都令人不齒。但是單就他們寧可為了國家尊嚴也不要賺錢的魄力，這點就打臉很多台灣舔共藝人了。」有人則覺得：「看個韓劇也要扯到歷史嗎？」還有人說：「請問老師是否會擔心得罪廣大的劇迷？」（娛樂中心／綜合報導）<U+00A0>想知道更多，一定要看……愛國喬妹推掉4千萬代言 韓大學教授爆內幕<U+00A0> 李茂生引用香港報導酸喬妹和韓軍。翻攝李茂生臉書
## 5 「懷孕…開機=關機」、「我們把所有的精力發洩在…」《蘋果》全新單元《請回答》，這回請來六月和李易這對相差7歲的銀色夫妻，敞開閨房私密零禁忌分享，一一滿足街坊好奇心。<U+00A0>肚藏6個月女娃的六月，被李易抱怨不給碰：「唉！不是我不給碰，是我會害怕，哈哈哈。」李易也直白挑明最受不了六月的不浪漫，六月則反咬李易太愛買東西。<U+00A0>「能容忍老公出軌幾次？」六月聽完大笑問：「你會出軌幾次？」李易則經過長考後才吐出：「不敢吧！」好啦，祝這對可愛的星侶要恩愛一世、白頭到老喔！想看更多麻辣星聞，請鎖定《蘋果》新單元《請回答》。（娛樂中心／綜合報導）<U+00A0>想知道更多，一定要看……【請回答】10萬元！直擊志玲開價賣原味胸罩【請回答】小S性慾高「用跳蛋」 佼佼結婚送OO<U+00A0>看了這則新聞的人，也看了……<U+00A0>李佳薇自認不漂亮 大改造變暴風歌姬宋慧喬愛國拒代言 台大教授批韓軍「應被唾棄」好萊塢麻煩精釣到小開！大顆訂婚戒到處閃<U+00A0> 六月(右) 和李易開心大聊閨房樂。 張哲鳴攝
## 6 劉愷威和楊冪今年1月曾被傳婚變，昨他出席新戲《一念向北》記者會時，和對手演員張儷親密互動頗大方，但一被問到楊冪就尷尬到極點，被問到最近一次見面是多久前，他竟答不出來，囧答：「就是上一次！」<U+00A0>劉愷威和楊冪2014年結婚，女兒小糯米也快滿兩歲，但夫妻倆不只一次被傳因聚少離多導致貌合神離，昨他出席記者會時，面對媒體態度更是詭異，記者們奪命追問楊冪，全程氣氛十分微妙。當有記者提問劉愷威是否能與楊冪經常見面時，一向對媒體有問必答的劉愷威突然面露難色，回應稱：「沒有，只能找時間見面。」記者再追問，最近一次見面的具體時間是什麼時候？劉愷威愣了一下，語焉不詳答：「就是上一次。」有記者又問「兩人聚少離多感情如何保鮮」，工作人員立刻制止出面打斷，場面陷入尷尬，劉愷威也就順勢略過這個問題。（葉婉如／台北報導）<U+00A0> 劉愷威（左）在記者會上和張儷示範把妹摸頭花招。翻攝一念向北微博
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## 2 徐佳瑩開唱前驚傳失聲 急診照曝光 2016-04-15 13:08:00
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## 5 【請回答】六月李易對質實況 出軌X次說清楚！ 2016-04-15 11:40:00
## 6 劉愷威被問楊冪超囧 擠不出上次何時見 2016-04-15 10:30:00
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## 1 中央氣象局剛剛發布大雨特報，範圍涵蓋南投、雲林、嘉義縣市、台南、高雄等6縣市，受滯留鋒面及對流發展旺盛影響，今雲林、嘉義、台南、南投地區及高雄山區易有短時強降雨，並有局部大雨發生的機率，請注意瞬間大雨、雷擊及強陣風。（生活中心／台北報導）<U+00A0>
## 2 澎恰恰今簽下新人張芳瑜，準備栽培她演出台灣音樂劇。澎恰恰透露張芳瑜是美國百老匯授權的《媽媽咪呀》國際中文版女主角，巡演超過900場，潛力無窮，「看好她未來是台灣音樂劇第一名伶」。張芳瑜現場也進行拜師儀式，向澎恰恰下跪奉茶，以示慎重。（蔡維歆／台北報導）<U+00A0>
## 3 （新增：讀者直擊影片）<U+00A0>台北市基隆路三段台大動物醫院前，今早9時許發生嚴重車禍，1輛價值約500萬的BMW740Li車，疑似駕駛恍神先撞擊橋墩側翻滑行後，又波及正在行駛中的公車，造成車窗玻璃碎裂，所幸沒有人員受傷，相關肇事責任還需警方釐清。<U+00A0>公車駕駛表示，當時車上約有50多名乘客，從公館往市府方向行駛，在行經台大動物醫院前時，聽到「碰」的一聲巨響，從後照鏡發現，內線車道的BMW撞到橋墩，隨即側翻直接撞到公車左側，還撞破了一扇車窗玻璃，還好玻璃碎沒有傷到乘客。<U+00A0>BMW車輛側翻後駕駛還被安全帶繫著，許多行經目擊的機車騎士都停下車幫忙，約20人合力先將車輛翻正，再從駕駛座上救人到路旁休息，肇事駕駛一度恍神無法言語，對於車禍發生經過完全說：「不記得！」這起車禍還造成基隆路車回堵。（突發中心余思維／台北報導）<U+00A0>《蘋果日報》表示，本則影片或照片是投訴人獨家提供《蘋果日報》，若其他媒體未取得授權逕行翻攝，也未註明出處，《蘋果》必訴諸法律，以保障權益。<U+00A0>《蘋果日報》歡迎讀者加入監督社會，向《蘋果》獨家提供照片、影片，經採用可獲獎金，照片一千，影片兩千元，每周點閱數最高，更可獲獎金三萬元，請參考活動網址：http://www.appledaily.com.tw/complainevent/<U+00A0>出版1215更新1412<U+00A0><U+00A0><U+00A0> BMW側翻，後方騎士驚險穿越，幸運沒有追撞上。翻拍畫面BMW側翻後，再撞上一旁的公車。翻拍畫面BMW側翻撞車後，後方車輛全都緊急停下。翻拍畫面BMW740Li車撞到橋墩後，左前輪嚴重毀損，造成側翻後又撞公車。余思維攝車禍現場滿地BMW車輛零件，以及公車玻璃碎片。余思維攝BMW側翻時，撞擊公車左側，造成玻璃碎裂。余思維攝公車玻璃碎裂噴濺，所幸沒有造成乘客受傷。余思維攝BMW疑似撞擊橋墩後發生側翻。余思維攝BMW駕駛對於發生經過，向警方表示：「不記得。」余思維攝
## 4 肯亞警方強押45名台灣人遣送中國，輿論譁然。「星光幫」冠軍賴銘偉有感，改陳奕迅《你的背包》為《你的台胞》，要唱給話術不輸詐騙集團的中國人民共和國與中華民國政府。（娛樂中心／綜合報導）<U+00A0> 肯亞被判無罪釋放的台籍嫌犯（綠衣者）竟被押送到中國。新華社
## 5 總統當選人蔡英文今下午2時30分將親自公布第三波內閣人事，預料將宣布國安人事與總統府人事；隨後由準行政院長林全在2時50分舉行記者會，宣布新一波內閣人事，【蘋果Live】也將同步全程直播。(網路中心/綜合報導)<U+00A0>直播網址：http://www.applelive.com.tw/livechannel/subject/39/65<U+00A0>【想知道更多，一定要看……】「英全政府」交通部長 鎖定這個人漢翔前董座將接國防部長
## 6 藝人白冰冰和日本知名漫畫家<U+68B6>原一騎曾有一段婚姻，兩人生下1女白曉燕，然而在1997年4月14日這天，年僅16歲的白曉燕在上學途中，遭到歹徒陳進興、林春生綁架並撕票，手段極其殘忍，命案震驚全台。時隔19年，白冰冰今凌晨在臉書po文悼念愛女，堅強地說不能忘記曉燕受難的時刻，才能為所有受難者發聲。<U+00A0>白冰冰在臉書談及白曉燕命案，感嘆時光飛逝，「如夢一般，曾經怨，哭，痛苦、沮喪、崩潰」，但她滿懷感恩，感謝這段時間所有的好朋友，用各自的宗教信仰幫她度過難過的那幾年，也感謝大家惦記著曉燕，昨天還有人送花、安慰及祝福。<U+00A0>她感動地說：「我會記住大家的好，現在能過平安的日子，但不能忘懷曉燕受難的那個時刻，才能勇敢的為所有受難者發聲。」白冰冰昨天一整個早上在佛堂念經跟曉燕說話，「下午整理東西，整理心情，天亮後又是一個新的開始」，堅強的母性令人心疼。（陳嘉婉／綜合報導）<U+00A0> 白冰冰談及白曉燕命案，感嘆時光飛逝。翻攝白冰冰臉書
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## 1 又要下雨了 中南部6縣市大雨特報
## 2 澎恰恰收女弟子 拱當台灣第一名伶
## 3 【驚險有片】BMW撞翻撞公車 後方機車神穿越
## 4 【唱新聞】詐騙嗎？R.O.C.有CHINA但不是CHINA
## 5 蔡英文、林全人事公佈記者會 14:30【蘋果Live】同步直播
## 6 白曉燕命案19年了 白冰冰「不能忘」
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## 1 2016-04-15 14:19:00 生活 12347
## 2 2016-04-15 14:17:00 娛樂 1749
## 3 2016-04-15 14:12:00 社會 11886
## 4 2016-04-15 14:00:00 娛樂 11696
## 5 2016-04-15 13:50:00 政治 12425
## 6 2016-04-15 13:49:00 娛樂 3329
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## 1 (更新:新增影片)想要透過刮刮樂彩券一夕致富，但他卻用錯方法！台中市一名黃姓男子覬覦頭獎高達2600萬的「開門見喜」刮刮樂彩券，上月佯裝顧客進入彩券行，趁女店員拿出11張彩券供其挑選時，抓起彩券奪門而出騎車逃逸，警方調閱監視器循線追查，昨日在北區逮捕黃嫌，他坦承搶來的彩券共刮中1萬4千多元，但已經兌獎花用殆盡，警方訊後將全案依詐欺罪嫌移送。<U+00A0>警方調查，黃姓男子﹝27歲﹞上個月頭戴安全帽及口罩，到河南路一家彩券行佯稱購買每張售價2000元的「開門見喜」刮刮樂，並要求挑選彩券號碼，朱姓女店員不疑有他，從櫃檯拿出連號彩券總計11張供其挑選，黃男竟趁朱女不注意之際，抓起彩券奪門而出，並跳上一旁機車逃逸，店家總計損失新臺幣2萬2,000元。<U+00A0>轄區第六分局何安派出所獲報，調閱路口監視器過濾比對，發現嫌犯已預謀將車牌用紅色口罩遮蔽，逃逸時刻意繞行小巷，更3次變裝意圖混淆警方追查，只是看似完美無瑕的犯罪計畫，卻在飆速逃逸時口罩隨風微微揚起，車牌部分英文及數字號碼在鏡頭下仍能辨識，在員警比對將近百支監視鏡頭畫面後，通知孫姓車主到案說明。<U+00A0>孫男到案後表示，案發前已將機車借給黃姓友人使用，但無法提供黃嫌聯絡方式，警方鍥而不捨擴大比對監視畫面，鎖定黃嫌時常出沒北區北平三街一帶，經過日埋伏，昨天逮到狡猾的黃嫌，他供稱因缺錢花用，迫於無奈下才出此下策，所得彩券刮開後總計兌換彩金1萬4,500元，且已全數花費殆盡，警方訊後將全案依詐欺罪嫌移送。（王煌忠／台中報導）<U+00A0>發稿:1304更新:1432<U+00A0> 黃姓男子佯裝購買刮刮樂，趁選號時一把抓走刮刮樂逃逸，女店員當下傻眼不已。翻攝畫面黃嫌逃逸時將車牌以口罩遮住，逃避警方追查。翻攝畫面
## 2 新北市一名33歲男子和另名女子在新莊區同居，卻在2015年6月一大早，及7月中深夜，趁同居女子的10歲女兒熟睡時猥褻其下體、胸部，女童驚醒才罷手。新北地院審酌男子認罪並達成和解，還寫道歉信並搬走，今依故意對兒童犯乘機猥褻罪輕判1年2月徒刑，緩刑3年，另須保護管束；仍可上訴。<U+00A0>2015年，男子跟女子同居新莊，卻在6月某天6時許，撞見同居女子的10歲女兒正熟睡，手伸入其內褲猥褻其下體，女童驚醒才停手。事隔1個月後，男子又趁女童深夜時熟睡，撫摸其胸部，女童再次驚醒，才未再猥褻。<U+00A0>新北地院認為，男子身為女子的同居人，等同父執輩，卻未照護該年幼女童，反為了滿足個人性慾，罔顧人倫而乘機猥褻，但考量男子沒前科，犯後始終坦承犯行，已達成和解，寫下道歉信，搬離新莊住處，女童及同居人也表明不願追究，雖判刑1年2月，但給予緩刑也須保護管束。（孫友廉／新北報導）<U+00A0>【更多司法新聞，請看《蘋果陪審團》粉絲團】
## 3 澎恰恰今簽下新人張芳瑜，準備栽培她演出台灣音樂劇。澎恰恰透露張芳瑜是美國百老匯授權的《媽媽咪呀》國際中文版女主角，巡演超過900場，潛力無窮，「看好她未來是台灣音樂劇第一名伶」。張芳瑜現場也進行拜師儀式，向澎恰恰下跪奉茶，以示慎重。（蔡維歆／台北報導）<U+00A0>
## 4 （新增：讀者直擊影片）<U+00A0>台北市基隆路三段台大動物醫院前，今早9時許發生嚴重車禍，1輛價值約500萬的BMW740Li車，疑似駕駛恍神先撞擊橋墩側翻滑行後，又波及正在行駛中的公車，造成車窗玻璃碎裂，所幸沒有人員受傷，相關肇事責任還需警方釐清。<U+00A0>公車駕駛表示，當時車上約有50多名乘客，從公館往市府方向行駛，在行經台大動物醫院前時，聽到「碰」的一聲巨響，從後照鏡發現，內線車道的BMW撞到橋墩，隨即側翻直接撞到公車左側，還撞破了一扇車窗玻璃，還好玻璃碎沒有傷到乘客。<U+00A0>BMW車輛側翻後駕駛還被安全帶繫著，許多行經目擊的機車騎士都停下車幫忙，約20人合力先將車輛翻正，再從駕駛座上救人到路旁休息，肇事駕駛一度恍神無法言語，對於車禍發生經過完全說：「不記得！」這起車禍還造成基隆路車回堵。（突發中心余思維／台北報導）<U+00A0>《蘋果日報》表示，本則影片或照片是投訴人獨家提供《蘋果日報》，若其他媒體未取得授權逕行翻攝，也未註明出處，《蘋果》必訴諸法律，以保障權益。<U+00A0>《蘋果日報》歡迎讀者加入監督社會，向《蘋果》獨家提供照片、影片，經採用可獲獎金，照片一千，影片兩千元，每周點閱數最高，更可獲獎金三萬元，請參考活動網址：http://www.appledaily.com.tw/complainevent/<U+00A0>出版1215更新1412<U+00A0><U+00A0><U+00A0> BMW側翻，後方騎士驚險穿越，幸運沒有追撞上。翻拍畫面BMW側翻後，再撞上一旁的公車。翻拍畫面BMW側翻撞車後，後方車輛全都緊急停下。翻拍畫面BMW740Li車撞到橋墩後，左前輪嚴重毀損，造成側翻後又撞公車。余思維攝車禍現場滿地BMW車輛零件，以及公車玻璃碎片。余思維攝BMW側翻時，撞擊公車左側，造成玻璃碎裂。余思維攝公車玻璃碎裂噴濺，所幸沒有造成乘客受傷。余思維攝BMW疑似撞擊橋墩後發生側翻。余思維攝BMW駕駛對於發生經過，向警方表示：「不記得。」余思維攝
## 5 肯亞警方強押45名台灣人遣送中國，輿論譁然。「星光幫」冠軍賴銘偉有感，改陳奕迅《你的背包》為《你的台胞》，要唱給話術不輸詐騙集團的中國人民共和國與中華民國政府。（娛樂中心／綜合報導）<U+00A0> 肯亞被判無罪釋放的台籍嫌犯（綠衣者）竟被押送到中國。新華社
## 6 台中市一名年逾9旬的魏姓老翁，前天到北屯區一家汽車銷售中心，卻霸坐在展售車上不願離去，警方獲報前往協助，老翁竟語出驚人說「我想要坐車去南京，司機呢？趕快來開車啊」，原來這名有多次走失紀錄的老翁，疑似返鄉心切，欲搭車返回南京，最後通知其女兒到場，好言勸說後才將老翁帶回家，化解這場烏龍鬧劇。<U+00A0>警方表示，台中市北屯區一間汽車銷售中心，前天下午突然走進一名年逾9旬的魏姓老爺爺，毫不理會現場銷售人員招呼，直接就打開車門坐上展示車後座，銷售人員對於老爺爺的怪異舉動錯愕不已，繼續趨前詢問需要甚麼協助，但老爺爺始終不願回應，無奈打電話向警方求助。<U+00A0>轄區第五分局四平所警員到場，詢問老爺爺為何要坐在車上，他竟回說「我想要坐車去南京，司機呢？趕快來開車啊」，警員聽聞既好氣又好笑說「伯伯，這台是人家的展售車，而且要到南京必須坐飛機才會到，這台車不會飛啦！」由於老翁仍堅持坐在車內，警方只好透過警政署知識聯網系統查詢，發現魏姓老翁已有多次走失紀錄，遂通知其女兒到場，經女兒好言勸說後，老翁才心不甘情不願隨女兒返家。（王煌忠／台中報導）<U+00A0><U+00A0>
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# R Method : Select
head(applenews[, c('category', 'view_cnt')])
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head(select(applenews, category, view_cnt))
## category view_cnt
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# R Method: Filter and Select
head(applenews[applenews$category == '社會', c('category', 'view_cnt')])
## category view_cnt
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# Dplyr Method: Filter and Select
applenews %>%
filter(category == '社會') %>%
select(category, view_cnt)
## category view_cnt
## 1 社會 1754
## 2 社會 1076
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# R Method: Advanced
a <- applenews[applenews$category == '社會', c('category', 'view_cnt')]
a[order(a$view_cnt, decreasing = TRUE),][0:3,]
## category view_cnt
## 569 社會 241842
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# Dplyr Method: Advanced
applenews %>%
filter(category == '社會') %>%
select(category, view_cnt) %>%
arrange(desc(view_cnt)) %>%
head(3)
## category view_cnt
## 1 社會 241842
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# Dplyr Arrange
applenews %>%
select(category,view_cnt) %>%
filter(category=="社會") %>%
arrange(view_cnt) %>%
head(3)
## category view_cnt
## 1 社會 918
## 2 社會 1011
## 3 社會 1076
# Dplyr Arrange (DESC)
applenews %>%
select(category,view_cnt) %>%
filter(category=="社會") %>%
arrange(desc(view_cnt)) %>%
head(3)
## category view_cnt
## 1 社會 241842
## 2 社會 228203
## 3 社會 217096
# Dplyr Mutate
freqsum <- applenews %>%
select(view_cnt) %>%
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applenews %>%
select(title, view_cnt, category) %>%
mutate(portion = view_cnt / freqsum) %>%
head()
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applenews <- applenews %>%
mutate(portion = view_cnt / freqsum)
head(applenews)
## content
## 1 (更新:新增影片)想要透過刮刮樂彩券一夕致富，但他卻用錯方法！台中市一名黃姓男子覬覦頭獎高達2600萬的「開門見喜」刮刮樂彩券，上月佯裝顧客進入彩券行，趁女店員拿出11張彩券供其挑選時，抓起彩券奪門而出騎車逃逸，警方調閱監視器循線追查，昨日在北區逮捕黃嫌，他坦承搶來的彩券共刮中1萬4千多元，但已經兌獎花用殆盡，警方訊後將全案依詐欺罪嫌移送。<U+00A0>警方調查，黃姓男子﹝27歲﹞上個月頭戴安全帽及口罩，到河南路一家彩券行佯稱購買每張售價2000元的「開門見喜」刮刮樂，並要求挑選彩券號碼，朱姓女店員不疑有他，從櫃檯拿出連號彩券總計11張供其挑選，黃男竟趁朱女不注意之際，抓起彩券奪門而出，並跳上一旁機車逃逸，店家總計損失新臺幣2萬2,000元。<U+00A0>轄區第六分局何安派出所獲報，調閱路口監視器過濾比對，發現嫌犯已預謀將車牌用紅色口罩遮蔽，逃逸時刻意繞行小巷，更3次變裝意圖混淆警方追查，只是看似完美無瑕的犯罪計畫，卻在飆速逃逸時口罩隨風微微揚起，車牌部分英文及數字號碼在鏡頭下仍能辨識，在員警比對將近百支監視鏡頭畫面後，通知孫姓車主到案說明。<U+00A0>孫男到案後表示，案發前已將機車借給黃姓友人使用，但無法提供黃嫌聯絡方式，警方鍥而不捨擴大比對監視畫面，鎖定黃嫌時常出沒北區北平三街一帶，經過日埋伏，昨天逮到狡猾的黃嫌，他供稱因缺錢花用，迫於無奈下才出此下策，所得彩券刮開後總計兌換彩金1萬4,500元，且已全數花費殆盡，警方訊後將全案依詐欺罪嫌移送。（王煌忠／台中報導）<U+00A0>發稿:1304更新:1432<U+00A0> 黃姓男子佯裝購買刮刮樂，趁選號時一把抓走刮刮樂逃逸，女店員當下傻眼不已。翻攝畫面黃嫌逃逸時將車牌以口罩遮住，逃避警方追查。翻攝畫面
## 2 澳洲一名就讀雪梨大學的華裔博士生，日前公開一段燒毀中國護照的影片，還大肆批評留澳學生是一群「留學豬」。消息傳出後，這名博士生立刻被大陸網友起底。<U+00A0>據悉，該博士生姓名為吳維，正在雪梨大學攻讀金融學博士，同時在該校任教，並於去年加入澳洲籍。該博士生的微博名為「Pekojima」，該賬號從2012年開始一直處於活躍狀態。他稱自己為「澳洲公民」、「雪梨大學商學院全獎」、「金融系 Ph.D.」、「本系必修課head tutor」。但此微博現已被刪除。他也曾在微博上諷刺中國留學生的智商，稱他們「要花錢找論文代寫」，並侮辱留學生為「留學豬」。<U+00A0>英國《每日郵報》報導稱，雪梨大學已開始調查他焚燒中國護照一事。（大陸中心／綜合報導）<U+00A0>更多國際新聞請進蘋果繞著地球爆<U+00A0><U+00A0> 翻攝網路翻攝網路
## 3 【行銷專題企劃】房價高高在上，沒錢買房沒關係，但你認為自己是聰明的租屋族嗎? 由蘋果地產與FBS TV合作的全新節目-房市大追擊，本集節目邀請到房產專家陳高超、皇冠開發董事長林錦宗，東森房屋高峰會副總會長陳文祥，告訴你租屋也有很多該注意的地方喔！<U+00A0>其實不只有買房，租屋糾紛也很多。尤其，坊間常見的二房東問題相當多，這真的有其合法性嗎？陳副總會長除了一一解釋與建議之外，也認為房東應完全負起修繕的權力與義務，若房客發現房東總是針對問題置之不理，房客也可寄出存證信函留下證據，藉此保護自己，若仍再無法解決，可要求提前解除租約喔！<U+00A0>至於前一陣子炒得沸沸揚揚的租屋專法草案，對於房東與房客兩者問題是真能解決呢？專家陳高超認為，安全才是租屋時最應該注意的一點。而購買地上權或使用權建案，其實也是另類的租屋方式喔！<U+00A0><U+00A0>想了解更多房屋相關議題，趕緊鎖定房市大追擊，每周只要花20分鐘，更新你的房產知識：home.appledaily.com.tw/video/index/25/155227/
## 4 本內容由中央廣播電臺提供<U+00A0><U+00A0> <U+00A0> <U+00A0> <U+00A0>美國國防部長卡特(Ash Carter)今天(15日)表示，他今天將前往在菲律賓所屬的南海海域巡航的美國船艦上視察。卡特所指的是美國與菲律賓正進行的年度軍事演習，該演習將於今天結束。卡特這次登上軍艦視察將是展現美國對維護南海水域安全承諾的最新行動。<U+00A0> <U+00A0> <U+00A0> <U+00A0>卡特在馬尼拉表示，「我會在今天稍後，在部份海軍與海軍陸戰人員參與肩並肩(Balikatan)演習後，到正在南海巡航的航空母艦史丹尼斯號(USS John C. Stennis)上視察。」美國與菲律賓所進行的肩並肩聯合軍演將於今天正式閉幕，雖然美菲雙方一再重申沒有針對性，但在南海爭議的背景下，美方承諾協助菲國「防衛領土」。<U+00A0> <U+00A0> <U+00A0> <U+00A0>中國大陸一直聲稱擁有絕大部份的南海主權，並且在多處岩礁填海造陸，中國大陸的行動造成與其他南海主權聲索國，例如菲律賓和越南的緊張對峙，而且大陸也拒絕國際對南海問題進行仲裁。(繼續閱讀)
## 5 俄羅斯夫妻Murad和Nataly，因牽手背景照「Follow Me To」聞名，昨天他們受丹麥品牌PANDORA之邀以A Journey of Love為主題，在信義誠品舉辦攝影展，其中多套美麗的禮服皆出於藝人賈永婕經營的C．H Wedding。<U+00A0>其中包括代表台灣廟宇文化的屏東東龍宮、信仰勝地佛光山及搭上阿里山小火車的3個地點，Nataly都身穿C.H Wedding的手工禮服，拍攝出的絕美照片，令人屏息，原來台灣這麼美。（時尚中心／綜合報導）<U+00A0>想知道更多，一定要看……牽手夫妻戴PANDORA 拍出驚豔台灣美<U+00A0> 牽手夫妻每張照片皆花費不少心力。翻攝C.H Wedding官網Nataly身穿C.H Wedding的手工禮服拍攝。翻攝C.H Wedding官網俄羅斯夫妻Murad和Nataly昨出席攝影展。朱世閎攝
## 6 台灣浩鼎生技股份有限公司(4174)今(15)日中午在法務部公司搜索後，再度發布聲明：該公司自信一切行事合法，絕對積極配合調查，協助司法儘速釐清真相；但也籲請司法調查單位秉持偵查不公開原則，勿將公司基於信任政府和司法，在搜索中所交付的商業機密隨意對外公開，讓公司數十年研發心血付諸流水，將嚴重影響及股東權益，並使國內生技產業重挫。<U+00A0>浩鼎指出，檢調搜索後攜走大量資料，包括公司許多智財、技術和研究數據，令員工非常耽憂，唯恐在研究發表前數據外流，將嚴重影響公司未來發展。<U+00A0>由於特定媒體已連續三周「獨家」報導浩鼎相關訊息，報導雖不實，但部分資料均來自主管單位要求公司陳交之內部資料，這些資料從未對外提供；今天檢調一抵搜索現場，該媒體相關部門即來電查證，在偵查不公開下，特定媒體在第一時間即知曉，令浩鼎為之驚訝與耽憂。<U+00A0>本公司在此嚴正聲明：本公司已獲邀今年六月將前往美國臨床腫瘤醫學會年會口頭發表OBI-822臨床試驗計畫解盲報告論文，依據學術規範，在發表前相關數據皆不得揭露；浩鼎也籲請媒體尊重司法，若因數據外流而導致公司及投資人權益損失，公司將依據「營業秘密法」及相關法規，對洩密及傳播者追訴及求償。<U+00A0>浩鼎也呼籲投資人不用驚慌，公司營運正常，經得起考驗；公司也在事前即告知員工，積極配合調查；惟有儘速將真相查明，才能還公司清白。20160415台灣浩鼎生技股有限公司(4174)今天發表聲明：公司自信無任何不法情事，願意主動配合司法調查，也懇請司法單位秉持公平正義原則，保障合法百姓和業者權益，早日釐清案情，還給浩鼎公道。（江俞庭／台北報導）<U+00A0>
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## 3 地產 0 0.000000e+00
## 4 國際 0 0.000000e+00
## 5 時尚 311 1.441549e-05
## 6 財經 24 1.112449e-06
## dplyr group by
applenews %>%
group_by(category) %>%
summarise(view_sum = sum(view_cnt))
## # A tibble: 16 x 2
## category view_sum
## <chr> <int>
## 1 3C 146308
## 2 正妹 672949
## 3 生活 3417804
## 4 地產 220812
## 5 社會 5721750
## 6 政治 1701980
## 7 娛樂 3571005
## 8 時尚 260499
## 9 財經 618243
## 10 動物 123287
## 11 國際 2485621
## 12 "國際\",\"LA\",\"SF\",\"NY\",\"US" 43627
## 13 "國際\",\"SF\",\"US" 11163
## 14 搜奇 668307
## 15 論壇 312592
## 16 體育 1598067
# R group by (tapply)
tapply(applenews$view_cnt, applenews$category, sum)
## 3C 正妹 生活
## 146308 672949 3417804
## 地產 社會 政治
## 220812 5721750 1701980
## 娛樂 時尚 財經
## 3571005 260499 618243
## 動物 國際 國際","LA","SF","NY","US
## 123287 2485621 43627
## 國際","SF","US 搜奇 論壇
## 11163 668307 312592
## 體育
## 1598067
# Dplyr Group By
summary(applenews)
## content title dt
## Length:1500 Length:1500 Min. :2016-04-13 16:13:00
## Class :character Class :character 1st Qu.:2016-04-14 04:49:30
## Mode :character Mode :character Median :2016-04-14 15:42:00
## Mean :2016-04-14 15:34:04
## 3rd Qu.:2016-04-15 00:14:00
## Max. :2016-04-15 14:32:00
## category view_cnt portion
## Length:1500 Min. : 0 Min. :0.000e+00
## Class :character 1st Qu.: 2116 1st Qu.:9.806e-05
## Mode :character Median : 4999 Median :2.317e-04
## Mean : 14383 Mean :6.667e-04
## 3rd Qu.: 13118 3rd Qu.:6.081e-04
## Max. :344733 Max. :1.598e-02
#applenews$Date <- as.Date(applenews$dt)
applenews <- applenews %>%
mutate(Date = as.Date(dt))
applenews %>%
group_by(Date, category) %>%
summarise(view_sum = sum(view_cnt)) %>%
head()
## # A tibble: 6 x 3
## # Groups: Date [1]
## Date category view_sum
## <date> <chr> <int>
## 1 2016-04-13 3C 76213
## 2 2016-04-13 正妹 85884
## 3 2016-04-13 生活 1169493
## 4 2016-04-13 地產 104193
## 5 2016-04-13 社會 1970991
## 6 2016-04-13 政治 364189
applenews %>%
group_by(category) %>%
summarise_each(funs(sum), view_cnt, portion)
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
## # A tibble: 16 x 3
## category view_cnt portion
## <chr> <int> <dbl>
## 1 3C 146308 0.00678
## 2 正妹 672949 0.0312
## 3 生活 3417804 0.158
## 4 地產 220812 0.0102
## 5 社會 5721750 0.265
## 6 政治 1701980 0.0789
## 7 娛樂 3571005 0.166
## 8 時尚 260499 0.0121
## 9 財經 618243 0.0287
## 10 動物 123287 0.00571
## 11 國際 2485621 0.115
## 12 "國際\",\"LA\",\"SF\",\"NY\",\"US" 43627 0.00202
## 13 "國際\",\"SF\",\"US" 11163 0.000517
## 14 搜奇 668307 0.0310
## 15 論壇 312592 0.0145
## 16 體育 1598067 0.0741
applenews %>%
group_by(category) %>%
summarise_each( funs(min,max,sum), view_cnt )
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
## # A tibble: 16 x 4
## category view_cnt_min view_cnt_max view_cnt_sum
## <chr> <dbl> <dbl> <int>
## 1 3C 267 20509 146308
## 2 正妹 7999 344733 672949
## 3 生活 20.0 132880 3417804
## 4 地產 0 80691 220812
## 5 社會 918 241842 5721750
## 6 政治 221 83059 1701980
## 7 娛樂 1631 299235 3571005
## 8 時尚 311 67086 260499
## 9 財經 24.0 54886 618243
## 10 動物 1211 11753 123287
## 11 國際 0 150825 2485621
## 12 "國際\",\"LA\",\"SF\",\"NY\",\"US~ 1034 12893 43627
## 13 "國際\",\"SF\",\"US" 2875 4171 11163
## 14 搜奇 199 83036 668307
## 15 論壇 275 68208 312592
## 16 體育 523 162907 1598067
applenews %>%
group_by(category) %>%
summarise_each( funs(min(., na.rm = TRUE),max(., na.rm = TRUE),sum(., na.rm = TRUE) ), view_cnt )
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
## # A tibble: 16 x 4
## category view_cnt_min view_cnt_max view_cnt_sum
## <chr> <dbl> <dbl> <int>
## 1 3C 267 20509 146308
## 2 正妹 7999 344733 672949
## 3 生活 20.0 132880 3417804
## 4 地產 0 80691 220812
## 5 社會 918 241842 5721750
## 6 政治 221 83059 1701980
## 7 娛樂 1631 299235 3571005
## 8 時尚 311 67086 260499
## 9 財經 24.0 54886 618243
## 10 動物 1211 11753 123287
## 11 國際 0 150825 2485621
## 12 "國際\",\"LA\",\"SF\",\"NY\",\"US~ 1034 12893 43627
## 13 "國際\",\"SF\",\"US" 2875 4171 11163
## 14 搜奇 199 83036 668307
## 15 論壇 275 68208 312592
## 16 體育 523 162907 1598067
applenews %>%
group_by(category) %>%
summarise_each( funs(min,max, sum), view_cnt, portion )
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
## # A tibble: 16 x 7
## category view_cnt_min portion_min view_cnt_max portion_max view_cnt_sum
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
## 1 3C 267 0.0000124 20509 0.000951 146308
## 2 正妹 7999 0.000371 344733 0.0160 672949
## 3 生活 20.0 0.000000927 132880 0.00616 3417804
## 4 地產 0 0 80691 0.00374 220812
## 5 社會 918 0.0000426 241842 0.0112 5721750
## 6 政治 221 0.0000102 83059 0.00385 1701980
## 7 娛樂 1631 0.0000756 299235 0.0139 3571005
## 8 時尚 311 0.0000144 67086 0.00311 260499
## 9 財經 24.0 0.00000111 54886 0.00254 618243
## 10 動物 1211 0.0000561 11753 0.000545 123287
## 11 國際 0 0 150825 0.00699 2485621
## 12 "國際\",\~ 1034 0.0000479 12893 0.000598 43627
## 13 "國際\",\~ 2875 0.000133 4171 0.000193 11163
## 14 搜奇 199 0.00000922 83036 0.00385 668307
## 15 論壇 275 0.0000127 68208 0.00316 312592
## 16 體育 523 0.0000242 162907 0.00755 1598067
## # ... with 1 more variable: portion_sum <dbl>
# get count
applenews %>%
select(category) %>%
summarise_each( funs( n() ))
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over all variables, use `summarise_all()`
## category
## 1 1500
# get distinct count
applenews %>%
select(category) %>%
summarise_each( funs( n_distinct(category) ))
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over all variables, use `summarise_all()`
## category
## 1 16
# Dplyr Analysis
cat_stat <- applenews %>%
select(category, view_cnt) %>%
group_by(category) %>%
summarise(view_sum = sum(view_cnt)) %>%
arrange(desc(view_sum))
str(cat_stat)
## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 16 obs. of 2 variables:
## $ category: chr "社會" "娛樂" "生活" "國際" ...
## $ view_sum: int 5721750 3571005 3417804 2485621 1701980 1598067 672949 668307 618243 312592 ...
barplot(height = cat_stat$view_sum, names.arg = cat_stat$category, col = "blue")
pie(x = cat_stat$view_sum, labels = cat_stat$category, init.angle = 90,clockwise = TRUE)
Line Chart
x <- 1:6
y <- x
plot(x, y, type = 'l')
types <- c("p","l","o","b","c","s", "h", "n")
# method 1: plot
par(mfrow=c(2,4))
for(type in types){
#print(type)
plot(x,y, type = type, main = paste('type:', type))
}
# method 2 : plot + line
par(mfrow=c(2,4))
for(type in types){
#print(type)
plot(x,y, type = 'n', main = paste('type:', type))
lines(x,y, type = type)
}
par(mfrow=c(1,1))
plot(x,y , type = 'n')
lines(x,y , type = 'l', col="red")
lines(x,y , type = 's', col="blue")
taipei <- c(92.5,132.6,168.8,159.1,218.7)
tainan <- c(21.2, 30.6, 37.3, 84.6, 184.3)
month <- c(2,3,4,5,6)
plot(taipei, type="o", col="blue",ylim=c(0,220), xlab="Month", ylab="Rainfall", main = 'Rainfall from Taipei and Tainan')
lines(tainan, type="o", pch=22, lty=2, col="red")
plot(month,taipei, type="o", col="blue",ylim=c(0,220), xlab="Month", ylab="Rainfall", main = 'Rainfall from Taipei and Tainan')
lines(month,tainan, type="o", pch=22, lty=2, col="red")
Bar Chart
house <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/ywchiu/rtibame/master/data/house-prices.csv')
bedroomsTable <- table(house$Bedrooms)
barplot(bedroomsTable, main="Bedroom Type Calculate",xlab="bedroom type", ylab="count", col="pink")
barplot(bedroomsTable, main="Bedroom Type Calculate",xlab="bedroom type", ylab="count", col=c('#FFE71B', '#E87E0C', '#FF0000', '#8B0CE8'))
barplot(c(80,82,84,88))
barplot(c(80,82,84,88), ylim = c(75,100))
load("C:/Users/USER/Downloads/cdc.Rdata")
hist(cdc$weight, breaks = 50)
barplot(table(cdc$weight))
par(mfrow=c(2,1))
hist(cdc$weight,breaks=50,xlim=c(70,380))
barplot(table(cdc$weight),xlab="weight",ylab="Frequency")
Pie Chart
house <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/ywchiu/rtibame/master/data/house-prices.csv')
bedroomsTable <- sort(table(house$Bedrooms), decreasing = TRUE)
bedroomsTable
##
## 3 2 4 5
## 67 30 29 2
pie(bedroomsTable, labels = c('3 Units','2 Units','4 Units','5 Units'), init.angle = 90, clockwise = TRUE,col = c('#FFE71B', '#E87E0C', '#FF0000', '#8B0CE8'),main="Pie Chart of Bedroom" )
