第四講實踐:人均GDP和政府廉潔度對幸福指數有何影響!!

"世界幸福報告」是全球幸福狀態的里程碑式調查。第一份報告於2012年發布，2013年第二次，2015年第三次，2016年第四次更新。世界幸福2017年，以幸福水平排列155個國家，於3月20日在聯合國慶祝國際幸福日活動中公布。隨著政府，組織和民間社會越來越多地使用幸福指標來告知其決策，報告繼續得到全球認可。跨領域的領先專家 - 經濟學，心理學，調查分析，國家統計，健康，公共政策等 - 描述如何有效地利用福祉測量來評估國家進步。生在天朝的你我又幸福感如何?

下文簡單粗淺地分析人均GDP和健康指數對幸福感有何影響。數據來源於kaggle網站的World Happiness Report。

Happiness Rank 排名

Happiness Score 幸福得分

Economy (GDP per Capita) 人均GDP

Trust (Government Corruption)信任（政府腐敗）等等

#調用數據讀取包

install.packages("csv")

library(csv)

Happinessdata<- read.csv(C:/Users/chen/Downloads/Happinessdata.csv)

#驗證讀取數據

View(Happinessdata)

#數據處理部分

#調用數據處理包

library(dplyr)

#選取子集

Happinessdata<-select(Happinessdata,Country,Happiness.Rank,Happiness.Score,Economy..GDP.per.Capita.,Trust..Government.Corruption.)

此處掉深坑,最後看出來,原來表格中的括弧(),讀入後顯示為點.,見上.

#重命名列名

Happinessdata<-rename(Happinessdata,Rank=Happiness.Rank,Score=Happiness.Score,Economy=Economy..GDP.per.Capita.,Trust=Trust..Government.Corruption.)

#刪除缺失數據

Happinessdata<-filter(Happinessdata,!is.na(Score),!is.na(Economy),!is.na(Trust))

#再一次驗證讀取數據

View(Happinessdata)

#計算部分

#數據分組，對人均GDP和政府腐敗分組。

Happinessdata1<-group_by(Happinessdata,Economy)

#應用函數和組合結果

Happinessdata2<-summarise(Happinessdata1,Trust=mean(Trust,na.rm = TRUE))

#移除噪音數據

Happinessdata2 <- filter(Happinessdata2,Trust>0.05,Economy>0.1)

#數據顯示部分

#調用數據顯示包

library(ggplot2)

#繪製散點圖

ggplot(data = Happinessdata2)+geom_point(mapping = aes(x=Economy,y=Trust))

ggplot(data = Happinessdata2)+geom_point(mapping = aes(x=Economy,y=Trust))+

+ geom_smooth(mapping = aes(x=Economy,y=Trust))