R语言：R和RStudio的安装和使用(Windows)、R包的下载及R语言的初步使用 |
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R语言：R和RStudio的安装和使用(Windows)、R包的下载及R语言的初步使用
首先在官网（https://cran.r-project.org/）下载R，点击Download R for Windows  点击base  点击Download R-4.2.3 for Windows  下载完成后，打开文件开始安装  按下图设置即可   快捷方式按需设置  下面开始安装RStudio，打开官网（https://posit.co/download/rstudio-desktop/），找到框选区域并点击  下载完成后，打开文件开始安装    安装完成后，打开RStudio  下面我们用R语言计算泰尔指数 Reference： 我们尝试加载tidyverse包，发现报错  在右下角选择Packages并点击Install  在Packages中输入我们想下载的R包名称，点击Install下载  稍等片刻，如下图即说明下载完成  再次输入 library(tidyverse) 继续输入代码，发现导入excel报错  我们使用绝对路径进行导入，发现还是报错  根据报错信息我们知道，R语言中的路径和普通路径的斜杠相反，修改后即正确编译 base_df完整代码如下（参考：重明论：R语言经济指数构建系列（1）泰尔指数） # 加载包 library(tidyverse) # 数据整理 library(readxl) # excel读取 # 数据导入 base_df % mutate(P = sum(Pij), Y = sum(Yij)) %>% group_by(year, area) %>% mutate(Pi = sum(Pij), Yi = sum(Yij)) %>% # 区域间差异 mutate(TPi = sum((Yij/Yi)*log((Yij/Yi)/(Pij/Pi)))) %>% # 去重 select(-city, -Yij, -Pij) %>% distinct() %>% # 计算总体指数的区域内差异（TWR）和区域间差异（TBR）并加总泰尔指数 group_by(year) %>% mutate(TWR = sum((Yi/Y)*TPi), TBR = sum((Yi/Y)*log((Yi/Y)/(Pi/P))), Theil = TWR + TBR) %>% # 数据整理 长表转宽表 select(-Yi, -Y, -Pi, -P) %>% pivot_wider( names_from = area, values_from = TPi )计算出来的数据如下：  # 画图 总指数 和区域内、区域间差异
Theil_df %>% select(year,TWR,TBR,Theil) %>%
# 转为长表
gather(Index,Theil,-year) %>%
# 画图
ggplot(aes(x=year,y=Theil,colour=Index))+geom_line(size=1)+
labs(title = "广东省泰尔指数2016-2020")
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