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所在主题：来玩一玩全球500强排行榜数据
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By 写长城的诗金融时报在7月20日公布了全球500强排行榜。根据这个数据尝试回答下面的一些问题。 1. 哪个行业的上榜公司最多？看得出来，银行、石油、制药是前三强。 2. 哪个国家的上榜公司最多？美国公司占据了大部分，日本和英国则位居其后。 3. 哪个行业最赚钱？根据各行业公司的净利润中位数进行排序，地产、采矿、石油这三个行业公司利润不错。 4. 公司的排名变化如何？根据2011年和2012年的排位之差，计算各公司的排名变化，对于2011年未上榜公司假设为501名。大致上正态分布，在退步前十名中有知名的Nokia、Sony、Philips。 5. 哪个行业的排名进步最大？取其行业公司排名变化的中位数，旅游、地产、烟草公司排名有进步。 5. 中国的上榜公司排名总体变化如何？和上面的一样，取各国公司排名变化的中位数，看得出中国上榜公司的排名略有下降。东南亚新兴市场的公司有很大进步。需要说明的是FT只提供了排名的PDF文档，如果各位数据爱好者要折腾的话需要先将其转为Excel格式，或者下载我已经整理好的CSV文档。 R代码如下： mydata <- read.csv('d:\\ft500.csv',T,stringsAsFactors = F) data<- transform(mydata, Country = factor(Country), Sector = factor(Sector), value = as.numeric(gsub(',','',value)), netincome = as.numeric(gsub(',','',netincome)), employees = as.numeric(gsub(',','',employees)), totalasset = as.numeric(gsub(',','',totalasset)), turnover = as.numeric(gsub(',','',turnover)), price = as.numeric(gsub(',','',price))) library(ggplot2) # 哪个行业的上榜公司最多 data$Sector <- with(data,reorder(Sector,Sector,function(x) length(x))) p <- ggplot(data=data) p + geom_bar(aes(x=Sector,y=..count..),fill='deepskyblue') + coord_flip() # 哪个国家的上榜公司最多？ data$Country <- with(data,reorder(Country,Country,function(x) length(x))) p + geom_bar(aes(x=Country,y=..count..),fill='deepskyblue') + coord_flip() # 哪个行业最赚钱 isna <- is.na(data$employees) \|is.na(data$netincome) data2 <- data[!isna,] data2$Sector <- with(data2,reorder(Sector,netincome,median)) p2 <- ggplot(data=data2,aes(x=Sector,y=netincome)) p2 + stat_summary(fun.y=median,geom='bar',fill='deepskyblue') + coord_flip() # 排名变化情况 data$X2011[is.na(data$X2011)] <- 501 data$change <- with(data,X2011-X2012) p + geom_histogram(aes(x=change,y=..density..), fill='deepskyblue',color='white') # 进步前十名 data[order(data$change,decreasing=T),][1:10,]
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