如何用mutate()和case_when()创建年代变量并绘制GDP总和柱状图？

1. 创建decade变量 #

先加载dplyr包以支持case_when()和管道操作，再在筛选后的数据集g中添加目标变量：

library(dplyr)

# 通过case_when()生成decade变量
g <- g %>%
  mutate(
    decade = case_when(
      year >= 1950 & year < 1960 ~ "1950s",
      year >= 1960 & year < 1970 ~ "1960s",
      year >= 1970 & year < 1980 ~ "1970s",
      year >= 1980 & year < 1990 ~ "1980s",
      year >= 1990 & year < 2000 ~ "1990s",
      year >= 2000 & year < 2010 ~ "2000s",
      year >= 2010 ~ "2010s",
      TRUE ~ "Unknown" # 兼容超出上述范围的年份
    )
  )

可选简化写法 #

如果不想手动枚举年份区间，可通过年份计算自动生成decade，代码更简洁且易维护：

g <- g %>%
  mutate(decade = paste0(floor(year / 10) * 10, "s"))

2. 计算GDP总和并绘制柱状图 #

原数据集无直接总GDP字段，需先通过人均GDP×人口计算，再按区域和十年分组求和，最后用ggplot2生成可视化图表：

library(ggplot2)

# 按区域、十年分组计算GDP总和
gdp_summary <- g %>%
  mutate(total_gdp = gdp_per_capita * population) %>%
  group_by(region, decade) %>%
  summarise(total_gdp_sum = sum(total_gdp, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

# 绘制并列柱状图
ggplot(gdp_summary, aes(x = decade, y = total_gdp_sum, fill = region)) +
  geom_col(position = position_dodge(width = 0.8)) +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format(scale = 1e-12, suffix = "T")) + # 格式化y轴为万亿美元
  labs(
    title = "各区域国家每十年GDP总和",
    x = "十年区间",
    y = "GDP总和（万亿美元）",
    fill = "区域"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # 旋转x轴标签避免重叠

代码说明 #

• total_gdp = gdp_per_capita * population：推导总GDP字段，适配原数据集结构。
• position = position_dodge()：生成并列柱状图，便于跨区域对比；若需堆叠展示，移除该参数即可。
• scales::dollar_format()：优化大数值可读性，将GDP转换为万亿美元单位。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AB3