【思想不一致的人，生活起來一定痛苦萬分】
前幾天跟《能不能，轉身就遠行》的R編在聊天，她說閱讀完新書覺得我又好像到了另外一個層次，不再像過去活在自己的同心圓中，用另外一個角度去詮釋自己的生活，一樣很坦誠，但卻多了一點成熟。
我笑說：「或許這就是長大吧！」
七年前在寫《能不能，轉身就遠行》這本書時，就像是陷入了一個極度憂鬱的自我迴圈中，我用書寫去拯救自己。喃喃自語關於愛情、自己跟夢想，彷彿活在一個藍色的網子中，拼命的掙扎，想撕毀所有面具、束縛跟不安，卻無法不在意別人的眼光，一句無心的話就像吞幾萬根針在喉嚨間，內心壓抑著憤怒不安與徬徨。
文字是裸色的，不成熟的，沒刻意要寫給誰看，很害怕別人指指點點，因為我把最脆弱都寫在文字裡。
六年前在寫《自己，才是旅程的終點》這本書時，心想大概出版就到盡頭，我走進了旅途嚮往，並在裡面跌跌撞撞，選擇了單身、單人旅行、簡單的生活，拋棄了束縛。
文字是坎坷的，半成熟的，是刻意寫給迷惘族群的人，期待每個失去夢想、愛情的人，都能在另外一個地方找回自己。
今年出版《生活中，選擇留下合適舒服的人》這本書時，不能說我長大了，而是更坦然面對過去跟自己。也跟失敗挫折的過去和解，明白迷惘不安都是經歷，眼前，當下，才是我要好好過的。
承認脾氣不好，沒有耐心應付太複雜的人際關係，
承受討厭過度社交，但還是會保留必要社交距離，
學著去享受生活，即使無法旅行也是過好眼下生活，
學著與孤獨共處，相信一個人的時光更勝於兩個人，
四十歲，五十歲，老後就算一個人活，也要活的理直氣壯，任性自然，不討好誰，也分的清底線跟界限。
人都是會長大的，作者也會，以前會很懷念剛踏出旅行壯遊時的熱血沸騰，天不怕地不怕的迷糊闖蕩，別人都說我很勇敢，我也覺得要活的轟轟烈烈才是真的人生。而今我很喜歡在房間，聽著輕音樂，配著一杯咖啡，閱讀一本遊記，看別人的旅行、遠行、以及冒險。或著跟朋友聊聊生活、過去與未來。他們說我的肉體藏著一副有趣又有智慧的靈魂，彷彿問我什麼都可以找到解答。
好看的皮囊千篇一律，有趣的靈魂萬里挑一！
活到一定年紀，重要是從你的思想談吐中，就能分辨眼前的人是不是合適舒服的，能不能繼續交往下去。
愛情也是一樣，思想不一致的人，生活起來一定痛苦萬分，找一個三觀合的，身體有溫度的，不然就一個人好好活，也不錯。
✈ 斯里蘭卡 努沃勒埃利耶
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r迴圈 在 Re: [問題] for迴圈讀取大量csv - 看板R_Language - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《hotlin0709 (hotlin0709)》之銘言：
: [問題類型]:使用for迴圈讀取多資料夾內多個csv 處理
: 效能諮詢(我想讓R 跑更快)
: [軟體熟悉度]:
: 入門(寫過其他程式，只是對語法不熟悉)
: [問題敘述]:
: 我要讀取多個資料夾內的多個csv，然後讀進來後，全部資料做簡單的處理filter一些變數，
: 並將擷取完資料的某一欄位加總起來。
: 以下是我寫的方式，但是跑太久了......請問有比較快速的方法嗎？
: [程式範例]:
: library(dplyr)
: l<- list.files(path="/users/Johnny/downloads/M08A",pattern="*")
: bindtemp <- data.frame()
: temp <- data.frame()
: for (k in l){
: ll<- list.files(path=paste("/users/Johnny/downloads/M08A/",k,sep = ''),pattern="*")
: for (i in ll) {
: file_names <- paste("/users/Johnny/downloads/M08A/",k,i,sep = '/')
: files <- list.files(path=file_names, pattern="*")
: for (file in files) {
: bindtemp <- read.csv(paste(file_names,file,sep="/"),header=F)
: temp <- rbind(temp,bindtemp)
: }
: }
: }
: df3<-temp %>% filter((V3=="03F0961N"|V3=="03F0846S"),V4==31) %>% summarise(n=sum(V5))
: [關鍵字]:
: for迴圈 讀取多資料夾的CSV
覺得M08A好像在哪看過= =? 你是在用交通部的資料嗎
而且V3 filter的條件看起來像是VD ID，03F0961N是國道三號北上車道961公里吧XD
你的程式主要問題是不斷擴增data.frame，造成不斷重複複製
第二個問題是沒必要用到三層迴圈，只需要recursive = TRUE就可以解決了
所以這兩個問題用下面這樣就可以解決，範例code如下：
library(data.table)
# 直接用list.files直接取得全部的csv檔案 (recursive = TRUE)
csvFiles <- list.files(path="/users/Johnny/downloads/M08A",
pattern="\\.csv$", recursive = TRUE)
# 開一個空間存讀進來的資料
temp <- vector("list", length(l))
for (i in seq_along(csvFiles))
temp[[i]] <- fread(csvFiles[i]) # 讀進每一個csv資料
DF <- rbindlist(temp) # 把list of data.table/data.frame合併成一個
setDF(DF) # 轉回去成data.frame
剩下就看你DF要拿去做什麼了
建議可以把這個常用的資料直接存成一些可以快速import的格式
之後要讀也比較容易
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