R

世界銀行データ

WDI,data.table,reshape2,countrycode パッケージ

G7（フランス、アメリカ、日本、イタリア、カナダ、イギリス、ドイツ）のGNPの推移
世界銀行のデータを使ってグラフにする。
iso2cは “FR”,”US”,”JP”,”IT”,”CA”,”DE”,”GB”ってなかなか覚えられない。
検索してみると、国コード一覧CSV ISO 3166-1発見。

（準備）
これとcountrycodeパッケージのcountrycode_dataとをマージした。
csvファイルに書き出して、日本語の国名を短く（アメリカ合衆国をアメリカのように）した。
countrycodeJP.csvというファイル名で作業フォルダに保存。

手順

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#install.packages("countrycode")
library(countrycode)
countrycode_data[,c(1,8)]
#次のようにしてiso2cを得る
countrycode("Japan","country.name", "iso2c")
#gnumericで編集。変数名の変更。
#countrycode_dataと重なる項目は削除。
#ただし、iso2cはmergeのキーとして使うので残す。
countryJP <- read.table("/home/user/R/work/countrycode_dataJP.csv", header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)
new<-merge(x=countrycode_data, y=countryJP,by.x=c("iso2c"), by.y=c("iso2c") )
write.table(new, "/home/user/R/work/new.csv", sep=",", col.names=TRUE, row.names=FALSE, quote=TRUE, na="NA")
#gnumericで編集。表示順の変更。使いそうにない項目の削除。
#countrycodeJP.csvというファイル名で作業フォルダに保存

検索にはdata.table パッケージを使うと便利
data.frameのsubsetより、記述が簡単で検索が速い。

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library(data.table)
countrycodeJP <-  fread("countrycodeJP.csv")
head(countrycodeJP)
#keyを設定
setkey(countrycodeJP,"countryJP")
#G7 + "インド","中国","ロシア"
iso<-countrycodeJP[c("日本","イギリス","アメリカ","ドイツ","フランス","イタリア","カナダ","インド","中国","ロシア")]$iso2c
library(WDI)
library(reshape2)
#library(ggplot2)
#ＧＤＰの米ドルでの名目値(NY.GDP.MKTP.CD)
gdp <- WDI(country =iso, indicator = "NY.GDP.MKTP.CD", start = 1960, end = 2013)
#long-formatからwide-formatへ整形
names(gdp)<-c( "iso2c","country","value" ,"year"  )
d<-reshape2::dcast(gdp,year~country)
year<-d[,1]
#並べ替え(凡例をわかりやすくするため)
d0<-d[,-1]
#単位を億ドルにして、小数点以下は丸める
country <-round(d0[order(d0[nrow(d0),], decreasing = TRUE)]/100000000,0)
#グラフ化
#png("wdi01.png",width=1000,height=800)
par(mar=c(3,5,5,10),  las=1, cex.axis=0.8)
matplot(year,country, type="l", ylab="",xlab="",main="名目GDP(USドル)の推移(単位:億USドル) ", lty=1:ncol(country), col=1:ncol(country))
#重なりが多すぎてNG
#axis(4,country[nrow(country),],colnames(country),col.axis="black" )
#手っ取り早いがわかりにくい
#legend("topleft", legend=colnames(country), col=1:ncol(country), lty=1:ncol(country),ncol = 2)
#枠外に２０１４年の値順に表示する
par(xpd=T)
# par()$usr[2], par()$usr[4]で右上の座標を取得する.par()$usr[4] - 75000で上下を調整
legend(par()$usr[2]+0.1 , par()$usr[4] - 75000 ,  legend=colnames(country), col=1:ncol(country), lty=1:ncol(country),title="country", title.col ="blue", box.lty=0,cex=0.8)
#dev.off()

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#表にする(markdown形式)
library(knitr)
kable(data.frame(year,country))

表は省略

ある地域（ここではEastern Asia）のGDPの成長率

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library(data.table)
countrycodeJP <-  fread("countrycodeJP.csv")
#keyを設定
setkey(countrycodeJP,"region")
#regionがEastern Asia
iso<-countrycodeJP["Eastern Asia",]$iso2c
iso
library(WDI)
library(reshape2)
#library(ggplot2)
#ＧＤＰの成長率ny.gdp.mktp.kd.zg GDP growth (annual %)
gdpgrowth <- WDI(country=iso, indicator ="NY.GDP.MKTP.KD.ZG", start = 1960, end = 2013)
#long-formatからwide-formatへ整形
names(gdpgrowth)<-c( "iso2c","country","value" ,"year"  )
d<-reshape2::dcast(gdpgrowth,year~country)
year<-d[,1]
#並べ替え(凡例をわかりやすくするため)
d0<-d[,-1]
#小数点以下2桁まで
country <-round(d0[order(d0[nrow(d0),], decreasing = TRUE)],2)
#グラフ化
#png("wdi02.png",width=1000,height=800)
par(mar=c(3,5,5,12),  las=1, cex.axis=0.8)
matplot(year,country, type="l", ylab="",xlab="",main="GDP成長率の推移(単位:％) ", lty=1:ncol(country), col=1:ncol(country))
#重なりが多すぎてNG
#axis(4,country[nrow(country),],colnames(country),col.axis="black" )
#手っ取り早いがわかりにくい
#legend("topleft", legend=colnames(country), col=1:ncol(country), lty=1:ncol(country),ncol = 2)
#枠外に２０１４年の値順に表示する
par(xpd=T)
# par()$usr[2], par()$usr[4]で右上の座標を取得する.par()$usr[4] - 10で上下を調整
legend(par()$usr[2]+0.1 , par()$usr[4] - 10 ,  legend=colnames(country), col=1:ncol(country), lty=1:ncol(country),title="country", title.col ="blue", box.lty=0,cex=0.8)
#dev.off()

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#表にする(markdown形式)
library(knitr)
kable(data.frame(year,country))
year Macao.SAR..China Mongolia China Korea..Rep. Hong.Kong.SAR..China Japan Korea..Dem..Rep.
1960 NA NA NA NA NA NA NA
1961 NA NA -27.30 4.94 NA 12.04 NA
1962 NA NA -5.60 2.46 NA 8.91 NA
1963 NA NA 10.20 9.53 NA 8.47 NA
1964 NA NA 18.30 7.56 NA 11.68 NA
1965 NA NA 17.00 5.19 NA 5.82 NA
1966 NA NA 10.70 12.70 1.79 10.64 NA
1967 NA NA -5.70 6.10 1.60 11.08 NA
1968 NA NA -4.10 11.70 3.40 12.88 NA
1969 NA NA 16.90 14.10 11.34 12.48 NA
1970 NA NA 19.40 12.87 9.21 -1.02 NA
1971 NA NA 7.00 10.44 7.29 4.70 NA
1972 NA NA 3.80 6.51 10.61 8.41 NA
1973 NA NA 7.90 14.79 12.28 8.03 NA
1974 NA NA 2.30 9.38 2.42 -1.23 NA
1975 NA NA 8.70 7.34 0.49 3.09 NA
1976 NA NA -1.60 13.46 16.16 3.97 NA
1977 NA NA 7.60 11.82 11.73 4.39 NA
1978 NA NA 11.67 10.30 8.26 5.27 NA
1979 NA NA 7.57 8.39 11.56 5.48 NA
1980 NA NA 7.84 -1.89 10.11 2.82 NA
1981 NA NA 5.24 7.40 9.26 4.18 NA
1982 NA 8.34 9.06 8.29 2.95 3.38 NA
1983 10.00 5.83 10.85 12.18 5.98 3.06 NA
1984 8.50 5.93 15.18 9.86 9.97 4.46 NA
1985 0.70 5.71 13.47 7.47 0.76 6.33 NA
1986 6.70 9.37 8.85 12.24 11.06 2.83 NA
1987 14.30 3.46 11.58 12.27 13.40 4.11 NA
1988 7.80 5.11 11.28 11.66 8.51 7.15 NA
1989 5.00 4.18 4.06 6.75 2.28 5.37 NA
1990 8.00 -3.18 3.84 9.30 3.83 5.57 NA
1991 3.70 -8.69 9.18 9.71 5.70 3.32 NA
1992 13.30 -9.26 14.24 5.77 6.23 0.82 NA
1993 5.20 -3.17 13.96 6.33 6.20 0.17 NA
1994 4.30 2.13 13.08 8.77 6.04 0.87 NA
1995 3.30 6.38 10.92 8.93 2.37 1.94 NA
1996 -0.40 2.24 10.01 7.19 4.26 2.61 NA
1997 -0.30 3.90 9.30 5.77 5.10 1.60 NA
1998 -4.60 3.34 7.83 -5.71 -5.88 -2.00 NA
1999 -2.40 3.07 7.62 10.73 2.51 -0.20 NA
2000 5.70 1.15 8.43 8.83 7.66 2.26 NA
2001 2.90 2.95 8.30 4.53 0.56 0.36 NA
2002 8.90 4.73 9.08 7.43 1.66 0.29 NA
2003 12.59 7.00 10.03 2.93 3.06 1.69 NA
2004 26.88 10.63 10.09 4.90 8.70 2.36 NA
2005 8.56 7.25 11.31 3.92 7.39 1.30 NA
2006 14.42 8.56 12.68 5.18 7.03 1.69 NA
2007 14.33 10.25 14.16 5.46 6.46 2.19 NA
2008 3.39 8.90 9.63 2.83 2.13 -1.04 NA
2009 1.71 -1.27 9.21 0.71 -2.46 -5.53 NA
2010 27.50 6.37 10.45 6.50 6.77 4.65 NA
2011 21.29 17.51 9.30 3.68 4.79 -0.45 NA
2012 9.14 12.40 7.65 2.29 1.55 1.75 NA
2013 11.89 11.74 7.67 2.97 2.93 1.61 NA

Southern EuropeのGDPの成長率(2013年)

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library(data.table)
countrycodeJP <-  fread("countrycodeJP.csv")
#keyを設定
setkey(countrycodeJP,"region")
#regionがSouthern Europe
iso<-countrycodeJP["Southern Europe",]$iso2c
iso
library(WDI)
#library(reshape2)
#library(ggplot2)
#ＧＤＰの成長率ny.gdp.mktp.kd.zg GDP growth (annual %)
gdpgrowth <- WDI(country=iso, indicator ="NY.GDP.MKTP.KD.ZG", start = 1960, end = 2013)
names(gdpgrowth)<-c( "iso2c","country","value" ,"year"  )
#2013年のデータを抽出
gdpgrowth2013 <- subset(gdpgrowth, subset=year==2013)
#データのない国は削除
gdpgrowth2013 <- na.omit(gdpgrowth2013)
png("wdi03.png",width=1000,height=800)
par(mar=c(5,12,4,5) )
barplot(gdpgrowth2013$value,names.arg=gdpgrowth2013$country,horiz=T,las=1,main="GDP成長率 2013年 (%)")
dev.off()