私はで動作するように容易になるだろうと思います0:
両方のドロップダウンリストから「Human Development Index(HDI)」を選択し、「Download Data」リンクをクリックして、CSVファイルHuman Development Index (HDI).csv
を取得します。
Rにそれを読む:あなたは、データを再構築2015年の値を取得し、低、中、高、または非常に高いとして国を分類することができ
library(tidyverse)
Human_Development_Index_HDI_ <- read_csv("path/to/Human Development Index (HDI).csv",
skip = 1)
:
hdi <- Human_Development_Index_HDI_ %>%
gather(Year, HDI, -`HDI Rank (2015)`, -Country) %>%
filter(Year == "2015") %>%
na.omit() %>%
mutate(Year = as.numeric(Year),
classification = cut(HDI,
breaks = c(0, 0.549, 0.699, 0.799, 1),
labels = c("low", "medium", "high", "very_high")))
hdi
# A tibble: 188 x 5
`HDI Rank (2015)` Country Year HDI classification
<int> <chr> <dbl> <dbl> <fctr>
1 169 Afghanistan 2015 0.479 low
2 75 Albania 2015 0.764 high
3 83 Algeria 2015 0.745 high
4 32 Andorra 2015 0.858 very_high
5 150 Angola 2015 0.533 low
6 62 Antigua and Barbuda 2015 0.786 high
7 45 Argentina 2015 0.827 very_high
8 84 Armenia 2015 0.743 high
9 2 Australia 2015 0.939 very_high
10 24 Austria 2015 0.893 very_high
# ... with 178 more rows
あなたが変更することができますWikipediaの表の「前年度からの変更」値を複製する場合は、2014年の値も取得するフィルタ。
元のデータを入手する方が簡単かもしれません(http://hdr.undp.org/ja/data)。 「HDI」を選択し、2015年までCSVファイルをダウンロードすることができます。ウィキペディアの表は2016年の見積もりです。 – neilfws