R语言：自动获取和展示中国宏观杠杆率数据 & 初识 R 语言面向对象的编程：R6 类

Posted 2021-04-27 程振兴

在之前的教程中我介绍了如何使用 Stata 自动获取也会展示中国宏观杠杆率数据，昨天有个小伙伴想用 R 语言实现，所以今天我就写一下如何用 R 语言实现这个过程。最后本文还演示了如何通过 R6 类封装实现这一过程的自动化。下次有机会我还会讲述如何编写一个最小的 R 包来加快自己的工作效率！

首先我们的数据来源是：国家资产负债表研究中心 CNBS：中国宏观杠杆率数据^[1]，是下面这个样子的：

knitr::include_graphics('leverage.png')

在左下角有个数据下载按钮，点击就可以下载数据了，下载链接为：http://114.115.232.154:8080/handler/download.ashx ，下载之后会得到这个 xlsx 文件，这个文件的内容是这样的：

knitr::include_graphics('leverage2.png')

那么我们先用 R 完成下载数据、整理数据、图表绘制这三个操作：

下载和整理数据

library(tidyverse)library(ggplot2)library(lubridate)library(readxl)library(tidyr)# devtools::install_github('czxa/hotkeys')library(hotkeys)# 下载数据download.file("http://114.115.232.154:8080/handler/download.ashx", "CNBS中国杠杆率数据.xlsx")
# 读取数据df <- read_xlsx('CNBS中国杠杆率数据.xlsx',  sheet = "Data", skip = 1) %>%  gather(everything() %w/o% 1, key = "leverage",  value = "value") %>%  mutate( Period = ymd(Period) )

df 数据框就是整理好的数据集了，是下面这个样子的：

df %>%  DT::datatable( extensions = 'Buttons', options = list(dom = 'Blfrtip', buttons = c('copy', 'csv', 'excel', 'pdf', 'print'), lengthMenu = list(c(10,25,50,-1), c(10,25,50,"All"))))

绘图展示

library(scales)df %>%  ggplot() +  geom_line(aes(x = Period, y = value,  color = leverage)) +  geom_point(aes(x = Period, y = value,  color = leverage), size = 0.5) +  tidyquant::scale_color_tq() +  labs(x = "", y = "",  title = "China's Macro Leverage Ratio Database", subtitle = "Leverage Ratio = Debt/Nominal GDP; Unit: Percent", caption = "Source: Center for National Balance Sheets (CNBS)") +  scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m")) +  guides(color = guide_legend(nrow = 3)) +  theme(legend.position = "bottom", legend.title = element_blank())

scales 包提供的 date_format 函数可以设定日期显示的格式。

使用 R6 类封装

上面的操作有两个部分（整理数据和绘图），我们可以用一个类封装一下，这里我使用的是 R6 包提供的 R6 类，大家感兴趣的话可以封装更多的东西实现更多的功能：

library(R6)leverage <- R6Class( "leverage", public = list( Source = "Center for National Balance Sheets (CNBS)", DataBase = "China's Macro Leverage Ratio Database", LeverageRatio = "Debt/Nominal GDP", Unit = "Percent", get_leverage = function(){ download.file("http://114.115.232.154:8080/handler/download.ashx", "CNBS中国杠杆率数据.xlsx") read_xlsx('CNBS中国杠杆率数据.xlsx',  sheet = "Data", skip = 1) %>%  gather(everything() %w/o% 1, key = "leverage",  value = "value") %>%  mutate( Period = ymd(Period) ) }, plot = function(){ df %>%  ggplot() +  geom_line(aes(x = Period, y = value,  color = leverage)) +  geom_point(aes(x = Period, y = value,  color = leverage), size = 0.5) +  tidyquant::scale_color_tq() +  labs(x = "", y = "",  title = "China's Macro Leverage Ratio Database", subtitle = "Leverage Ratio = Debt/Nominal GDP; Unit: Percent", caption = "Source: Center for National Balance Sheets (CNBS)") +  scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m")) +  guides(color = guide_legend(nrow = 3)) +  theme(legend.position = "bottom", legend.title = element_blank()) } ))

使用这个类的方法是：

# 新建一个 leverage 类：l <- leverage$new()
# 查看 l 的类：class(l)
## [1] "leverage" "R6"

可以看出 l 是一个 leverage 类。接下来就可以调用这个类里面的方法了：

# 获取数据l$get_leverage()
## # A tibble: 784 x 3## Period leverage value## <date> <chr> <dbl>## 1 1993-12-31 Household 8.31## 2 1994-12-31 Household 7.81## 3 1995-12-31 Household 8.24## 4 1996-03-31 Household 8.40## 5 1996-06-30 Household 8.58## 6 1996-09-30 Household 8.79## 7 1996-12-31 Household 8.94## 8 1997-03-31 Household 9.25## 9 1997-06-30 Household 9.59## 10 1997-09-30 Household 9.95## # … with 774 more rows
# 绘图l$plot()

除此之外我还把数据源之类的信息封装了进去：

# 数据的名称l$DataBase
## [1] "China's Macro Leverage Ratio Database"
# 杠杆率计算的方法l$LeverageRatio
## [1] "Debt/Nominal GDP"
# 单位l$Unit
## [1] "Percent"
# 数据来源l$Source
## [1] "Center for National Balance Sheets (CNBS)"

最后你还可以直接把 leverage 类传递给 plot() 函数绘图：

plot(l)

当然也可以直接把 leverage 类获取的数据保存为一个数据框：

ldf <- l$get_leverage()ldf
## # A tibble: 784 x 3## Period leverage value## <date> <chr> <dbl>## 1 1993-12-31 Household 8.31## 2 1994-12-31 Household 7.81## 3 1995-12-31 Household 8.24## 4 1996-03-31 Household 8.40## 5 1996-06-30 Household 8.58## 6 1996-09-30 Household 8.79## 7 1996-12-31 Household 8.94## 8 1997-03-31 Household 9.25## 9 1997-06-30 Household 9.59## 10 1997-09-30 Household 9.95## # … with 774 more rows

封装成类就可以很容易的使用了嘛！

References

[1] 中国宏观杠杆率数据: http://114.115.232.154:8080/

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