の続きです。
今回は2000年から2017年の間で、basicの比率が一番上昇したのはどこの国かを調べてみます。
コードは以下のようになります。
始めにnames(df)[1] <- "country"で変数名をcountryに直しておきます。
次にdf %>% filter(year %in% c(2000, 2017)でyearが2000と2017の行だけに絞り込みます。
select(country, year, basic)で列をcountry, year, basicだけに絞り込みます。
na.omit()でNAのある行を削除します。
ここまでで、データフレームがどういう状態になっているかというと、
このような状態になっています。
これを、
spread(key = year, value = basic)としてyearの値を列名に、basicの値をその値にします。
こういうふうになります。
そして、再び na.omit()でNAの行を削除します。
setNames(c("country", "Y2000", "Y2017"))で変数名を再設定して、
mutate(change = Y2017 -Y2000)で2017年の値から2000年の値を差し引いてどれだけbasicが変化したかを計算します。
arrange(desc(change))でchangeの値の大きい順にならべて、
head()ではじめの6行を表示します。
その結果が、
これです。アフガニスタンが一番改善しました。2000年は27.8%だったのが2017年は67.1%です。
basicは飲み水が30分以内に手に入る、ということです。
それでは、その反対にbasicがあんまり改善していない、または悪化しているところはどこでしょうか？
コードの最後をarrange(change) %>% head()にすればいいですね。
ソロモン諸島は2000年は78.7%だったのが、2017年は67.8%と10ポイント以上悪化していることがわかります。
今回は以上です。
