如何根据R中的数据集计算通货膨胀率和失业率
这是我的数据集的标题如何根据R中的数据集计算通货膨胀率和失业率,r,analysis,R,Analysis,这是我的数据集的标题 Year Months CPI UEL CLF 1 1948 1 23.68 2034 60230 2 1948 2 23.67 2328 NA 3 1948 3 23.50 2399 NA 4 1948 4 23.82 2386 60535 5 1948 5 24.01 2118 NA 6 1948 6 24.15 2214 NA CPI代表“消费物价指数”,UEL代表“失业
Year Months CPI UEL CLF
1 1948 1 23.68 2034 60230
2 1948 2 23.67 2328 NA
3 1948 3 23.50 2399 NA
4 1948 4 23.82 2386 60535
5 1948 5 24.01 2118 NA
6 1948 6 24.15 2214 NA
CPI代表“消费物价指数”,UEL代表“失业水平”,CLF代表“平民劳动力”。数据在1948年至2016年之间。我只得到了每年第1、4、7和10个月的民用劳动力数据。我需要从这些变量中计算变量通货膨胀率和失业率,但我不确定在RStudio中如何计算。实际上,你的问题似乎与
经济学有关
,而不是在r
中编程。您必须首先决定在数据(CLF
)中计算NA
s的策略,这些策略可以是
- 同上
- 按比例增加/减少
dplyr
中的滞后/超前
如果您只想用前面的值填充空格,那么类似的方法就可以了
library(tidyverse)
df %>% fill(CLF, .direction = "down") %>%
mutate(inflation = paste0(formatC((CPI - lag(CPI))*100/lag(CPI), digits = 2), "%"),
unemployment_rate = paste0(formatC(UEL*100/CLF, digits = 2), "%"))
Year Months CPI UEL CLF inflation unemployment_rate
1 1948 1 23.68 2034 60230 NA% 3.4%
2 1948 2 23.67 2328 60230 -0.042% 3.9%
3 1948 3 23.50 2399 60230 -0.72% 4%
4 1948 4 23.82 2386 60535 1.4% 3.9%
5 1948 5 24.01 2118 60535 0.8% 3.5%
6 1948 6 24.15 2214 60535 0.58% 3.7%
如果您希望结果不格式化为百分比
df %>% fill(CLF, .direction = "down") %>%
mutate(inflation = (CPI - lag(CPI))*100/lag(CPI),
unemployment_rate = UEL*100/CLF)
Year Months CPI UEL CLF inflation unemployment_rate
1 1948 1 23.68 2034 60230 NA 3.377055
2 1948 2 23.67 2328 60230 -0.04222973 3.865183
3 1948 3 23.50 2399 60230 -0.71820870 3.983065
4 1948 4 23.82 2386 60535 1.36170213 3.941521
5 1948 5 24.01 2118 60535 0.79764903 3.498802
6 1948 6 24.15 2214 60535 0.58309038 3.657388
如何计算
CLF
值?有什么公式吗?您共享的数据的最终值是什么?我没有计算CLF,我得到的变量是原始数据集的一部分。我的任务是根据我得到的变量创建另外两个变量。@GattMola,如果您能为给定的六行数据提供示例预期输出会更好谢谢您的帮助,Anil。我不完全确定处理空月的最佳方法,而您的方法似乎比离开空月更易于管理。如果您有时间,能否解释一下“paste0”和“formatC”参数是什么?paste0
和formatC
都是纯可选的,我已经用这些来设置输出率的格式,如百分比
等。好的,这很有意义。出于某种原因,当我使用代码时,对于“通货膨胀”中的每个单元格,我只得到“0%”。这是标题:“年-月CPI UEL CLF通货膨胀失业率1 1948 1 23.68 2034 60230 0%3.4%”