Question

我在尝试使用分类人口普查数据计算基尼系数时遇到了一些困难，并且非常感谢任何帮助。

我的数据看起来像这样（但有13,000个13变量的观察结果）。

location <- c('A','B','C', 'D', 'E', 'F')  
no_income <- c(20, 1, 40, 79, 12, 2)
income1 <- c(13, 4, 56, 17, 9, 4)
income2 <- c(27, 39, 49, 12, 19, 0)
income3 <- c(0, 1, 4, 3, 27, 0)

df <- data.frame(location, no_income, income1, income2, income3)

因此，对于每个观察点，都会给出一个位置，然后是一系列列表，指示该区域内有多少家庭在给定的收入范围内赚取（因此对于位置A，20个家庭的收入为0美元，13个收入为收入1,27个收入2，和0收入3）。

我创建了一个空列，将结果返回到：

df$gini = 0

然后我创建了一个数字向量（x），其中包含我想用于每个收入仓的收入金额

x <- c(0, 300, 1000, 2000)

我一直在尝试在reldist包中使用gini函数，并编写了以下for循环来循环遍历数据的每一行，应用gini函数并将输出返回到新列。 / p>

for (i in 1:nrow(samp)){ 
     w <- samp[i,2:5] 
     df$gini <- gini(x, w=rep(1, length=length(x)))
     }

问题是返回的输出目前每行都是相同的，这显然是不正确的。我虽然相对较新，但不确定我做错了什么......

Answer 1

R矢量化操作，因此通常不需要编写循环;在这种情况下，你这样做是因为函数的工作原理。您也经常不需要初始化容器（有时您可能，但很少）。

这是一个使用apply循环遍历行的工作示例：

# setup
install.packages("reldist")
library(reldist)

# dummy data
df = data.frame(ID=letters,
    Bin1=rpois(26, 3),
    Bin2=rpois(26, 8),
    Bin3=rpois(26, 1))

inc = c(0, 300, 1000)

# new column with gini
df$gini = apply(df[, 2:4], 1, function(i){
    gini(inc, i)
})

值得注意的是gini()默认weights参数为=rep(1, length=length(x))，所以如果这是您想要的，则无需定义它。

修改我根据手册中的内容添加了权重：https://cran.r-project.org/web/packages/reldist/reldist.pdf。

如何创建for循环来计算r中{}

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