### list.files("data/week_03") # just take a look around
 ### w3.data <- read.csv("data/week_03/group_01.csv")
 
-w3.data <- read.csv(url("https://communitydata.cc/~ads/teaching/2019/stats/data/week_03/group_02.csv"))
+w3.dtata <- read.csv(url("https://communitydata.cc/~ads/teaching/2019/stats/data/week_03/group_02.csv"))
 ```
 
 ### PC3. Get to know your data! 
 I can create a table comparing the sorted rounded values to check this.
 ```{r}
 
-table(sort(round(w2.data, 6)) == sort(round(w3.data$x, 6)))
+table(round(w2.data,6) == round(w3.data$x,6))
 ```
 
 Can you explain what each piece of that last line of code is doing?
 lapply(w3.data, summary) 
 
 ### Run this line again to assign the new dataframe to p
-p <- ggplot(w3.data, aes(x=x, y=y))
+p <- ggplot(data=w3.data, mapping=aes(x=x, y=y))
 
 p + geom_point(aes(color=j, size=l, shape=k))
 ```
 
 <pre><code>## [1] 9.643215 2.158358 1.396595 0.192623 1.752234 0.170634</code></pre>
 <p>Inspecting the first few values returned by <code>head()</code> gave you a clue. Rounded to six decimal places, the vectors match!</p>
 <p>I can create a table comparing the sorted rounded values to check this.</p>
-<pre class="r"><code>table(sort(round(w2.data, 6)) == sort(round(w3.data$x, 6)))</code></pre>
+<pre class="r"><code>table(round(w2.data,6) == round(w3.data$x,6))</code></pre>
 <pre><code>## 
 ## TRUE 
 ##   95</code></pre>
 ##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
 ##   -4.42    3.19    7.81    9.96   14.61   33.14       5</code></pre>
 <pre class="r"><code>### Run this line again to assign the new dataframe to p
-p <- ggplot(w3.data, aes(x=x, y=y))
+p <- ggplot(data=w3.data, mapping=aes(x=x, y=y))
 
 p + geom_point(aes(color=j, size=l, shape=k))</code></pre>
 <pre><code>## Warning: Using size for a discrete variable is not advised.</code></pre>