Данный документ является набором научно-исследовательских практик объединения работников и учащихся Сибирского Федерального Университета.
Курс предназначен для развития навыков работы в наиболее популярных статистических пакетах, знакомству с передовыми методиками сбора и анализа данных.
🤓 Формат встреч - очный, неформальный
🤓 Метод обучения - кейсовое исследование
R - это язык программирования, который широко используется в области статистики, анализа данных и визуализации, является бесплатным и открытым исходным кодом.
R обладает большим количеством функций, которые делают его отличным выбором для работы с данными. Некоторые из ключевых особенностей работы в R включают:
Ввод и вывод данных: R имеет широкий спектр функций для импорта и экспорта данных из различных источников, таких как текстовые файлы, базы данных, веб-страницы и т.д.
Работа с данными: R предлагает множество инструментов для манипуляции и обработки данных, включая различные виды статистического анализа и визуализации.
Графики и визуализация: R обеспечивает множество возможностей для создания графиков и визуализаций данных, позволяя пользователям легко представлять результаты своих исследований.
Библиотеки и пакеты: R включает в себя большое количество встроенных библиотек и пакетов, которые могут быть использованы для расширения функциональности программы.
В качестве учебника по R рекомендую книгу R for Data Science. Галерея визуализаций From Data to Viz. Форум вопросов и ответов Stackoverflow.
Язык R состоит из нескольких основных элементов кода, которые вместе позволяют пользователям выполнять различные задачи, связанные с обработкой и анализом данных. Вот некоторые из основных элементов кода R:
Переменные: переменные используются для хранения значений и результатов вычислений ,например: числовые, текстовые, логические и другие. Форматы хранения переменных - в составе дата фрейма или векторы.
Операторы: операторы используются для выполнения арифметических,
логических и других операций над значениями переменных. В R доступны
различные операторы, такие как сложение +, вычитание
-, умножение *, деление /, и
&, или |, равно =, не равно
!= и другие.
Функции: функции - это блоки кода, которые выполняют определенную задачу или операцию. В R доступно множество встроенных функций для различных задач, таких как статистика, графики, обработка текста и т. д. Пользователь также может создавать свои собственные функции.
Циклы: циклы используются для повторения блока кода определенное количество раз или до выполнения определенного условия.
x и y - созданные нами переменные, для того
чтобы их создать необходимо придумать название и поместить в них
какие-либо данные, например числа, с помощью операторов
<- или =. В названиях переменных не должно
быть пробелов.
Далее, используем функцию log(), для преобразования
переменной поместим ее в скобки функции, также в скобках определяются
параметры функции.
x <- 409
y <- 101
w <- x-y # Вычтем y из x
log_w <- log(w) # Посчитаем логарифм
log_w_round <- round(log_w, digits = 2) # Округлим результат до двух знаков
print(log_w_round)## [1] 5.73
Пакеты - это набор специализированных переменных. Так или иначе, дополнительные пакеты постоянно используются в программировании на R.
Загрузить пакет функций можно двумя способами: с помощью функции
install.packages(), в скобках указывается название пакета в
кавычках; или в ручном режиме - вкладка
Packages -> Install.
В каждой новой сессии необходимо активировать нужные пакеты. Для
этого можно использовать функцию library(), либо отметить
галочкой нужные пакеты в разделе Packages.
Для того чтобы упростить код и не создавать множество отдельных
переменных, можно использовать метод pipeline, который
позволяет выполнять цепочку операций над одним объектом. Для этого
используется оператор %>%, являющийся частью пакета
dplyr. В таком фреймворке не нужно указывать в функциях
название переменной.
## [1] 5.73
Для того чтобы получить информацию о функции или пакете, выделите их
в коде и нажмите F1 или fn+F1.
Познакомимся с возможностями R, выполнив практическое упражнение, посвященное анализу локальных метеорологических данных. Выберем географическую координату, скачаем данные с ближайшей метеостанции, обработаем данные и построим пару картинок.
Для начала создадим новый скрипт и установим для него рабочую
директорию - Session -> Set working directory, папку, в
которой будут храниться скаченные файлы и от куда R будет импортировать
файлы по умолчанию.
Далее, установим нужные пакеты. Рекомендую загружать пакеты по
одному: в обратном случае, на некоторых устройствах возникают сбои.
Информацию о каждом из используемых пакетов можно найти в интернете или
в разделе Help.
install.packages("dplyr")
install.packages("leaflet")
install.packages("leafem")
install.packages("httr")
install.packages("data.table")
install.packages("echarts4r")
install.packages("hydroTSM")
library(dplyr)
library(leaflet)
library(leafem)
library(httr)
library(data.table)
library(echarts4r)
library(hydroTSM)Создадим интерактивную карту, отражающую координаты при наведении
курсора. Для этого воспользуемся пакетом leaflet и
одноименной функцией leaflet(). Пакет позволяет создавать
карты с различными слоями данных, такими как точки, линии и полигоны, а
также добавлять на карту маркеры, метки, всплывающие окна и другие
элементы. Такие карты можно встраивать в веб-страницы и приложения.
Здесь, определимся с координатами населенного пункта, для которого хотим скачать данные.
Воспользуемся http запросом к сервису метеорологической
статистики Meteostat. Для этого
необходимо получить API ключ доступа -
Meteostst -> Documentation -> Introduction -> JSON API.
И вставить ваш ключ в поле после параметра
X-RapidAPI-Key.
Пакет httr является одним из наиболее популярных пакетов
для работы с HTTP запросами в R. Он предоставляет широкий спектр функций
для отправки запросов, обработки ответов. Обычно, инструкции по
составлению запросов - query- представленны на расурсах
провайдеров данных.
В нашем случае, определим координаты населенного пункта:
lon - долгота, lat - широта, даты начала и
конца наблюдения, а также добавим наш ключ доступа.
library(httr)
library(data.table)
# Формируем запрос
request <- GET(
url = "https://meteostat.p.rapidapi.com/point/monthly",
query = list(
lat = "56.80",
lon = "60.60",
start = "1980-01-01",
end = "2023-12-31",
model = "true"
),
add_headers("X-RapidAPI-Key" = "0e01de6488msh8dda6972fcf7c92p1ab045jsne6f0fe48c160")
)
# Извлекаем полезную информацию
content <- content(request, type = "application/json")
data <- data.table::rbindlist(content$data, fill = TRUE)
dataПостроим график временного ряда с помощью пакета интерактивной
визуализации echrts4r. Примеры различных графиков и
рекомендации по оформлению можно найти по ссылке.
library(dplyr)
library(echarts4r)
data %>%
e_chart(date) %>% # Создадим пространство графика, в скобках - переменная X
e_bar(tavg) %>% # Сделаем столбики на основании переменной Y
e_datazoom() # Сделаем зум для графикаВ моем случае были выявлены пропущенные значения. Попробуем их
заполнить. Для этого, с помощью функции select() оставим в
таблице только нужные нам переменные, и создадим новые с помощью функции
mutate(). Для того чтобы заполнить изменить только
наблюдения с пропущенными значениями используем функцию
ifelse() - аналог ЕСЛИТО и подобных функций.
library(dplyr)
data <- data %>%
select(date, tavg, tmax, tmin) %>%
mutate(tavg = ifelse(is.na(tavg), (tmax + tmin) / 2, tavg)) %>%
mutate(tavg = ifelse(is.na(tavg), (lag(tavg) + lead(tavg)) / 2, tavg)) %>%
na.omit()Посмотрим что получилось после заполнения пропусков.
Попробуем оценить динамику изменения локального климата с помощью
расчета средних значений для каждого сезона в разные годы. Для удобной
работы определим тип нашей переменной date как дату с
помощью функции as.Date(). Далее, создадим переменные года
и сезона, для последнего нам понадобится пакет hydroTSM,
позволяющий удобно работать с датами, днями неделями, сезонами, т.д.
Далее, сделаем сводную таблицу для расчета средней в каждом сезоне
температуры для разных лет наблюдения. Функция group_by()
используется для группировки данных в датафрейме на основе значений
одной или нескольких переменных. Функция summarise() в R
используется для создания новых переменных на основе агрегации значений
других переменных в наборе данных. Она обычно используется после
функции group_by().
library(dplyr)
library(hydroTSM)
data_plot <- data %>%
mutate(
date = as.Date(date, format = "%Y-%m-%d"),
year = format(date, "%Y"),
season = time2season(date, out.fmt = "seasons")
) %>%
group_by(year, season) %>%
summarise(average_temperature = mean(tavg),
min_temperature = mean(tmin),
max_temperature = mean(tmax))
data_plotДалее построим картинку: предварительно сгруппируем данные по сезонам, чтобы получить для них индивидуальные графики, по горизонтали отложим годы наблюдения, по вертикали - показатель температуры.
library(dplyr)
library(echarts4r)
data_plot %>%
group_by(season) %>%
e_chart(year) %>%
e_line(average_temperature) Сохраним наш график как объект, и поиграемся с настройками
оформления. Различные маус ивенты для пакета echarts4r
можно найти в разделе Tooltips.
Темы в разделе Themes.
Также, можно поменять тип графика, сделать другую группировку,
использовать другой показатель температуры.
Сегодня мы познакомились с языком программирования R и провели небольшое исследование локального климата. Делать какие-либо исследовательские выводы, естественно, рановато. Для тех кто хочет ознакомиться с климатическим вопросом, рекомендую исследование Яндекса - Как изменилась погода в России с середины прошлого века?.
На следующей встрече познакомимся с пакетом автоматизированной сборки данных ЕМИСС - fedstatAPIr и визуализацией региональной статистики с помошью метода Choroplet map.
Существует множество способов загрузки данных в R, рассмотрим наиболее популярные и нужные.
Во-первых, можно загружать данные непосредственно с устройства, на
котором вы работаете. Для удобства в рамках такого подхода, необходимо
активировать рабочую директорию -
Session -> Set working directory - и поместить нужные
файлы в эту папку, в обратном случае, необходимо будет прописывать
полный маршрут к файлу.
readxl позволяет импортировать EXCEL таблицы. В
качестве параметра функции read_excel() можно указать
название листа, в обратном случае будет импортирован первый лист
книги.csv файл можно с помощью базовой функции
read.csv(), здесь важно указать кодировку файла, то как
будут расшифровываться символы, обычно это UTF-8. Важным
параметром также является нотация - какой знак отвечает за разделение
блоков данных, по умолчанию функция работает со знаком
..Также, существует множество способов удаленной загрузки данных.
csv. Для
этого в гугл таблицах нужно активировать публикацию -
Файл -> Поделиться -> Опубликовать и открыть доступ к
файлу в настройках доступа.csv_web <-
read.csv(
url(
"https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vT6ZW__UNVhzIWtkJoXEMuoM0nqDCIw9Y9rawASFdMZi9jXS89EpXy3L5h-Mu0o-sG9d06v0ZhHez4N/pub?gid=1553938871&single=true&output=csv"
),
headers = TRUE,
encoding = "UTF-8"
)Возможно загрузить данные с помощью API и пакета
httr. Такой вариант мы разбирали в предыдущем блоке, и в
следующем освежим наши знания.
В некоторых пакетах R можно найти крутые данные, например -
COVID19 данные о пандемии COVID-19. Обычно, в таких пакетах
прописаны уникальные функции для доступа к файлам.
Для того чтобы экспортировать дата фрейм в формате EXCEL таблицы,
можно использовать функцию write_xlsx() из пакета
writexl.
Поработаем с визуализацией пространственной статистики. Для начала скачем исследовательские данные с ресурса ЕМИСС, проведем предобработку и построим карту регионов России с помощью метода Choroplet map.
Стандартный алгоритм построения таких картограмм, одинаковый во всех программах, следующий:
1. Создать датафрейм с необходимой статистикой; Найти пустую карту, воплощенную в одном из многих популярных форматов - так или иначе почти всегда такая карта по сути является таблицей с названиями географических объектов и столбцом геометрии - списком координат для построения фигур; Объединить пустую карту и свои данные на основании пересекающихся значений некоторой переменной, например часто используются коды ISO или просто названия, для этого идентичные столбцы должны содержаться в обоих датафреймах;
2. Настроить систему координат или проекцию - то как будут искажаться формы объектов, взятых с поверхности глобуса, на двумерной плоскости нашего рисунка;
3. Привязать цвет или прозрачность объектов к значениям исследуемого показателя, обычно используются сопоставимые в пространстве статистики - нормированные, взвешенные на территорию или численность населения, показатели структурного состава, темпов роста и т.д. - другими словами, нет большого смысла визуализировать таким образом абсолютные показатели, уровень которых детерминирован географическим масштабом объектов исследования;
4. Настроить оформление и сохранить рисунок.
Представлен схематичный алгоритм для Японских префектур. Здесь, var - значение некоего показателя, id - индекс префектуры, geom - колонка геометрии, fill - параметр заливки. Daniil :0) ©.
Для начала создадим новый скрипт и установим для него рабочую
директорию - Session -> Set working directory, папку, в
которой будут храниться скаченные файлы и от куда R будет импортировать
файлы по умолчанию 🤯
Далее, установим нужные пакеты. Рекомендую загружать пакеты по одному: в обратном случае, на некоторых устройствах возникают сбои 🤯
install.packages("fedstatAPIr")
install.packages("sf")
install.packages("rmapshaper")
install.packages("tidyverse")
install.packages("ggplot2")
install.packages("raster")
install.packages("stringr")
install.packages("fuzzyjoin")
install.packages("scales")
library(ggplot2)
library(fuzzyjoin)
library(stringr)
library(rmapshaper)
library(dplyr)
library(tidyverse)
library(fedstatAPIr)
library(sf)
library(raster)
library(scales)Воспользуемся пакетом для автоматизированной выгрузки данных с
ресурса ЕМИСС -
fedstatAPIr. Для этого в функции
fedstat_data_load_with_filters() необходимо указать номер
индикатора, и, опционально, установить первичную фильтрацию. Здесь
названия фильтров соответствуют названиям колонок в таблице ЕМИСС. Для
того чтобы установить несколько значений для фильтра можно использовать
функцию c() - создать вектор.
В нашем случае, возьмем данные о доле подростков
от 14 до 17 лет, замешанных в криминале ,
загрузим значения показателя за целый год -
январь-декабрь
и определим интересующий нас временной промежуток.
library(fedstatAPIr)
fedstat <- fedstat_data_load_with_filters(
indicator_id = "43836",
filters = list(
"Период" = "Январь-Декабрь",
"Год" = c("2018", "2019", "2020", "2021", "2022", "2023")
),
loading_steps_verbose = FALSE
)
fedstatДалее, загрузим шейпфайл с картой регионов России с ресурса GADM с помощью пакета raster.
Параметр level соответствует уровню адменистративного
деления - референс
- для России level = 1 соответствует регионам.
Проведем некоторые преобразования с нашей фигурой регионов.
Во-первых, переведем карту в формат, знакомый R -
seample feature (sf) - буквально являющийся простой
геометрией. Одноименный пакет функций предназначен для работы с
географическими объектами - координатными системами и пространственными
преобразованиями.
Установим исходную систему координат объекта, это нужно для того, чтобы машина понимала с чем имеет дело - обычно данные об исходной системе координат прописаны в метаданных файла и подгружаются автоматически - мы же, на всякий случай, введем этот параметр вручную, понять какая система координат свойственна объекту можно из документации провайдеров.
Далее, трансформируем систему координат объекта или crs
в подходящую для наших целей - референс для координатных
систем. Дополнительно упростим нашу карту с помощью пакета
rmapshaper и функции ms_simplify().
Здесь возникла необходимость конкретизировать, что нам нужна функция
select() из пакета dplyr, т.к. одноименная
функция встречается в используемом нами пакете raster(),
сделать это можно прописав название пакета с оператором ::
в качестве префикса функции.
library(sf)
library(rmapshaper)
library(dplyr)
library(tidyverse)
map_geom <- st_as_sf(map) %>% # Переведем карту в формат sf
st_set_crs(st_crs("EPSG:4326")) %>% # Объявляем проекцию карты
st_transform(st_crs("EPSG:20017")) %>% # Трансформируем проекцию карты
ms_simplify(keep = 0.01) %>% # Упрощаем фигуру
dplyr::select(NL_NAME_1, geometry) %>% # Отрезаем нужные переменные
rename("name" = "NL_NAME_1") %>% # Переименовываем переменные
mutate(name = ifelse(is.na(name), "Москва", name)) # Фиксим обнаруженный пропуск
plot(st_geometry(map_geom)) # Посмотрим на результат преобразованийДля того чтобы построить карту, необходимо объединить датафрейм с
геометрическими фигурами и наши статистические данные, сделать это можно
на основании пересекающихся значений названий объектов, однако в нашем
случае они не полностью соответствуют друг другу. В таком случае, можно
использовать метод нечеткого сопостовления, который реализован в пакете
fuzzyjoin и его основной функции для текстового формата
данных - названия - это текст - stringdist_join().
Основные параметры функции: by - название переменной на
основании которой будет происходить объединение - должно быть одинковым
в объединяемых датафреймах; mod - способ объединения
датафреймаов - референс.
При этом, даже с таким мошьным инструментом для объединения пар,
иногда случаются ошибки - наш случай не исключение, названия некоторых
субъектов в разных датафреймах записаны очень непохоже друг на друга. С
этой целью немого поправим названия в датафрейме ЕМИСС, с помощью пакета
stringr и функций str_remove() - убирающей из
текста обозначенные паттерны и str_replace() - заменяющей
куски текста на другие.
Дополнительно, уберем из датафрейма ЕМИСС объекты, которых нет на
скаченной нами карте. Это можно сдtлать с помощью функции
grepl() - по сути это фильтр, который оставляет только
наблюдения содержащие перечисленные текстовые паттерны. В нашем случае,
обратим эту функцию с помощью оператора ! и получим все
наблюдения не содержащие наши стоп слова.
Альтернативно, можно гармонизировать названия географических объектов
вручную с помощью EXCEL, тогда провести само объединение будет гораздо
проще - функция left_join() из пакета dplyr
или ее аналоги вам помогут.
library(dplyr)
library(fuzzyjoin)
library(stringr)
data_map <- fedstat %>%
subset(!grepl("с а/о|ГУ МВД|Севастополь|Крым|федера",
p3.1, ignore.case = TRUE)) %>% # Убираем все наблюдения со след. паттернами в названии
rename("name" = "p3.1") %>% # Переименовывываем переменную
mutate(
name = str_remove(name, "автономная область|автономный округ"), # Убираем в названиях сл. паттерны
name = str_replace(name, "Чеченская Республика",
"Республика Чечено-Ингушская")
) %>% # Заменяем в названиях сл. паттерны
dplyr::select(name, ObsValue, Time) %>%
stringdist_join(
map_geom,
by = "name",
mode = "left",
ignore_case = FALSE,
method = "jw",
max_dist = 99,
distance_col = "dist"
) %>% # Объединяем датафреймы на основе нечеткого сходства
group_by(name.x) %>%
slice_min(order_by = dist, n = 1) %>% # Оставляем самые похожие парры совпадений
distinct() %>%
ungroup() %>%
dplyr::select(name.y, ObsValue, Time, geometry) %>%
rename("name" = "name.y") %>%
st_as_sf() # Трансформируем датафрейм в sfНаконец, мы готовы рисовать картинки. Наиболее популярным графическим
пакетом в R является ggplot2, позволяющий создавать
безграничное количество различных графиков и гибко настраивать их
оформление. Функция ggplot() создает координатную сетку, с
помощью ее подфункции aes() мы можем определить параметры
изменения геометрических фигур, размещенных на рисунке. В нашем случае
будет всего один параметр - цвет заливки, изменяющийся на основании
нашей статистики подростковой преступности.
Функция geom_sf() выводит на рисунок полигоны. В качестве
базовой настройки внешнего вида можно задать рисунку тему - референс.
library(ggplot2)
library(dplyr)
data_map %>%
filter(Time == 2023) %>% # Оставим только 2023 год
ggplot(aes(fill = ObsValue)) + # Создадим пространство рисунка
geom_sf(color = "white",
alpha = 0.8,
lwd = 0.1) + # Создадим и настроим полигоны
theme_void() # Добавим тему оформленияСохраним наш рисунок как объект, чтобы удобно настроить визуал.
library(ggplot2)
library(dplyr)
plot <- data_map %>%
filter(Time == 2023) %>%
ggplot(aes(fill = ObsValue)) +
geom_sf(color = "white",
alpha = 0.8,
lwd = 0) +
theme_void()Поменяем цвета и настроим легенду. Для этого воспользуемся функцией
scale_fill_viridis_c() - настройка параметров шкалы заливки
для непрерывных данных. Параметры: option - пресет
поллитры, name - заголовок легенды, breaks -
интервалы легенды, guide - специальные указания, обычно для
настройки легенды.
library(ggplot2)
library(scales)
plot_fill <- plot +
scale_fill_viridis_c(
option = "A",
name = NULL,
breaks = trans_breaks(identity, identity, n = 4),
guide = guide_legend(
label.position = "right",
label.identity = "bottom",
keyheight = 4,
keywidth = 0.4
)
)
plot_fillДобавим подписи с помощью функции labs().
library(ggplot2)
plot_labs <- plot_fill +
labs (title = "Доля (%) несовершеннолетних участников преступлений",
subtitle = "от численности детского населения в возрасте от 14 до 17 лет, 2023",
caption = "Источник: https://www.fedstat.ru/indicator/43836")
plot_labsНастроим тему с помощью функции theme() - референс.
Здесь можно настроить шрифты, определиться с размещением легенды и
подписей.
library(ggplot2)
plot_theme <- plot_labs +
theme(
text = element_text(colour = "grey40",
size = 14),
legend.position = "right",
legend.justification = "right",
legend.direction = "vertical"
)
plot_themeСохранить рисунок можно в разных форматах, для этого можно пойти в
раздел Plots -> Export. Важно попробовать разные
варианты настроек размера и разрешения экспорта, рисунок может выглядеть
по-разному. При экспорте в формате PDF, можно дополнительно поработать с
оформлением в любом векторном редакторе, например - Inkscape, Illustraitor
и т.д.
Для исследования пространственных и временных различий можно
построить несколько картинок одновременно. Для этого используем наш код
целиком, уберем фильтрацию по году наблюдения, и добавим функцию
facet_warp() для отрисовки картинок по разным подгруппам. В
параметрах указываем переменную для группировки, в нашем случае это года
наблюдения.
library(ggplot2)
library(scales)
library(dplyr)
data_map %>%
ggplot(aes(fill = ObsValue)) +
geom_sf(color = "white",
alpha = 0.8,
lwd = 0) +
theme_void() +
theme(
text = element_text(colour = "grey40",
size = 14),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
legend.position = "bottom",
legend.justification = "center",
legend.direction = "horizontal"
) +
scale_fill_viridis_c(
option = "A",
name = "Доля (%) несовершеннолетних участников преступлений
от численности детского населения в возрасте от 14 до 17 лет",
breaks = trans_breaks(identity, identity, n = 7),
guide = guide_legend(
title.position = "top",
title.justification = "center",
label.position = "bottom",
keyheight = 0.5,
keywidth = 4,
title.hjust = 1,
title.vjust = 1.5,
label.hjust = 1,
nrow = 1,
byrow = T
)
) +
labs (caption = "Источник: https://www.fedstat.ru/indicator/43836") +
facet_wrap( ~ Time, ncol = 1)Предлагаю настроить оформление картинки самостоятельно, используя референсы, документацию и нашего нового друга - чат бот Le Chat Mistral.
На следующем занятии поработаем с разными видами граффиков и настройкой визуала в ggplot2.
Разберемся с основами визуализации данных в R. Наиболее популярным пакетом является ggplot2, предоставляющий неограниченные возможности по созданию графиков, карт и диаграмм. В качестве полезных источников рекомендую следующие: From Data to Viz, R-charts.
Стандартный алгоритм построения графиков в ggplot2, можно описать следующими пунктами:
1. Создаем пространство рисунка, с помощью функции
ggplot() и через ее параметры подключаем датасет и
параметры мэпинга - соответствия параметров рисунка переменным
датасета;
2. Добавляем слой с геометрией, например, geom_point(),
geom_line() и др. Здесь, можно добавить не изменяющиеся
параметры геометрии - цвет, толшину линий, тип фигуры. Также, в этих
функцияx можно подключать индивидуальный источник данных и / или
параметры мэпинга;
3. Настраиваем параметры темы с помощью пресетов -
theme_minimal(), theme_bw() и др. - . и
функции theme()отвечающей за широкие настройки стилей -
;
4. Настроить параметры шкал мэпинга, например,
scale_x_continues(), scale_fill_continuous(),
и опционально добавить подписи с помощью функции
labs().
Построим различные графики, отражающие те или иные показатели работы порта в Бейруте, столице Ливана 🌳. Познакомимся с объектом нашего исследования с помощью карты и скачаем данные.
library(leaflet)
library(dplyr)
leaflet() %>%
addTiles() %>%
addMarkers(lat = 33.900973, lng = 35.518307,
popup = "Порт Бейрута - это крупнейший морской порт в Ливане, расположенный в столице страны - городе Бейруте. Порт является одним из важнейших транспортных узлов страны и играет ключевую роль в ее экономике")library(dplyr)
data <- read.csv(url("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSXvS68b8nzEwgLbvv9SstqSZw8Yw4qbS4mPOy9ihi2Ja1Gzwtehn6Muh36lt-pBULNc5NuHiUQc8BE/pub?gid=864900111&single=true&output=csv"))
data <- data %>% mutate(time = as.Date(time, format = "%Y-%m-%d"),
month = format(time, "%m"))Итак, имеем следующее - данные о количестве прибывших судов -
n, отгрузка товара в тыс. тонн - input,
погрузка товара в тыс. тонн - output, total -
input + output, представлены данные для портов прибытия и
отправления за 2023 год в ежемесячном разрезе.
Для начала создадим новый скрипт и установим для него рабочую
директорию - Session -> Set working directory, папку, в
которой будут храниться скаченные файлы и от куда R будет импортировать
файлы по умолчанию 🤯🤯
Далее, установим нужные пакеты. Рекомендую загружать пакеты по одному: в обратном случае, на некоторых устройствах возникают сбои 🤯🤯
install.packages("hrbrthemes")
install.packages("tidyr")
install.packages("dplyr")
install.packages("ggplot2")
install.packages("ggbeeswarm")
install.packages("hydroTSM")
install.packages("ggplotgui")
library(hrbrthemes)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggbeeswarm)
library(hydroTSM)
library(ggplotgui)Пстроим график временного ряда для переменной total. Для
начала сделаем сводную таблицу, рассчитывающую сумму показателя за месяц
с помощью функций group_by() и summarise().
Далее создадим пространство рисунка - ggplot() и зададим
параметры изменения геометрических объектов - aes(), в
нашем случае изменятся будут координаты точек по вертикале и
горизонтали. Добавим точки - geom_point().
library(dplyr)
library(ggplot2)
data_months <- data %>%
group_by(month) %>%
summarise(total = sum(total))
data_monthsplot_months <- data_months %>%
ggplot(aes(x = month,
y = total)) +
geom_point(color = "grey40",
size = 2)
plot_monthsНа каждый рисунок можно добавить несколько геометрических объектов,
например, добавим линию - geom_line(). Здесь параметр
эстетики group является обязательным и задает основание для
группировки данных, однако в нашем случае в этом нет нужды, поэтому
поступаем следующим образом…
library(dplyr)
library(ggplot2)
plot_line <- plot_months +
geom_line(aes(group = 1),
color = "grey40")
plot_lineДля обеспечения большего удобства, настройку общих стилей можно
произвести заранее, поместив все настройки в список и подключая этот
список к графикам. В нашем случае используем пресет темы -
theme_ipsum() из пакета hrbrthemes и немного
поменяем его параметры. Далее, добавим дополнительные настройки темы
через функцию theme().
library(ggplot2)
library(hrbrthemes)
my_theme <- theme_ipsum(
base_family = "Open Sans",
base_size = 12,
axis_text_size = 10,
axis_title_size = 10,
plot_margin = margin(5, 4, 4, 4)
) +
theme(
legend.position = "bottom",
legend.justification = "left",
legend.direction = "horizontal",
legend.title = element_blank(),
text = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.y = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.y = element_text(
angle = 90,
hjust = 0.5,
colour = "grey40"
)
)Добавим тему к нашему рисунку.
Существует возможность расщепления данных и графических объектов на
подгруппы в рамках одного рисунка - построения графиков для каждой
подгруппы по отдельности на одном рисунке. Для этого в функцию
aes() вводится параметр group - факторая
переменная для группировки. Таким образом возможно одновременно
нарисовать графики для нескольких похожих переменных. Реализуем такой
подход для одновременной визуализации переменных total,
input, output.
Для начала нам нужно перейти от широкого формата датафрейма к длинному:
🤓 Широкий и длинный форматы данных - это два способа организации данных в таблице или датасете. Они отличаются тем, как данные распределены по строкам и столбцам таблицы.
😵💫 Широкий формат данных - это формат, при котором каждая переменная имеет свой столбец в таблице, а каждый столбец содержит значения только для одной переменной. Каждая строка соответствует одному наблюдению или одному объекту исследования.
🤯 Длинный формат данных - это формат, при котором каждая строка содержит значения для одной переменной и одного наблюдения или объекта исследования. В длинном формате данные могут быть распределены по нескольким строкам, которые содержат значения одной и той же переменной для разных условий или временных точек.
Для перехода к длинному формату используем функцию
pivot_longer() из пакета tidyr, здесь параметр
cols определяет переменные, которые станут одной
факторорной переменной, names_to - новая переменная с
названиями старых переменных, values_to - новая переменная
со значениями старых переменных.
library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
data_long <- data %>%
group_by(month) %>%
summarise(
total = sum(total),
input = sum(input),
output = sum(output)
) %>%
pivot_longer(cols = `total`:`output`,
names_to = "var",
values_to = "th tons")
data_longПостроим несколько графиков временных рядов для разных показателей.
Для этого зададим параметр мэпинга для group. Для того
чтобы R понял, что названия переменных с пробелами или не латинскими
буквами являются именно переменными, их нужно поместить в
``.
library(dplyr)
library(ggplot2)
data_long %>%
ggplot(aes(
x = month,
y = `th tons`,
group = var,
color = var
)) +
geom_point(size = 2) +
geom_line() +
my_themeАльтернтивно потроим график geom_bar(), отражающий
соотношение показателей input и output.
library(dplyr)
library(ggplot2)
data_long %>%
filter(var != "total") %>%
ggplot(aes(x = month,
y = `th tons`,
fill = var)) +
geom_bar(position = "stack",
stat = "identity") +
my_themeВ ggplot2 есть множество графиков, предобрабатывающих
значения переменных, например столбчатая диаграмма может рассчитывать
некоторые статистики. Для начала построим обычную столбчатую
диаграмму.
library(dplyr)
library(ggplot2)
data %>%
ggplot(aes(
x = month,
y = total
)) +
geom_bar(stat="identity",
width = 0.6,
fill = "#e76f51") +
my_themeВот некоторые из возможных значений параметра
stat:
count: построение гистограммы
частот (по умолчанию).
identity: отображение точных
значений переменной на оси y.
bin: бинирование данных и
построение гистограммы.
summary: вычисление и отображение
статистической сводки (например, среднего, медианы, квартилей и
т.д.).
density: построение графика
плотности.
Для примера, построим диаграмму, отражающую среднее значение.
library(dplyr)
library(ggplot2)
data %>%
ggplot(aes(
x = month,
y = total
)) +
geom_bar(stat = "summary",
fun = "mean",
width = 0.6,
fill = "#e76f51") +
my_themeПостроим разделенную по сезонам скрипичную диаграмму показателя
total с агрегацией по порту. Скрипичная диаграмма строится
с помощью функции geom_violin(), где bw -
степень сглаживания. Функция geom_quasirandom() строит
облако точек, stat_summary() рассчитывает заданную
статистику и отражает ее с помощью заданной геометрии.
Функция geom_violin() была разработана для сравнения
плотностей распределения в подгруппах данных, поэтому требует
определения параметра y. Для визуализации простой плотности
распределения можно использовать функцию
geom_density().
Настроим координаты scale_y_continuous() задает
параметры отражения вертикальной оси. Параметр transзадает
преобразование, breaks - ключи на шкале, функция
coord_flip() меняет оси местами.
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggbeeswarm)
library(hydroTSM)
data %>%
mutate(season = time2season(time, out.fmt = "seasons")) %>%
group_by(season, port) %>%
summarise(total = sum(total)) %>%
ggplot(aes(x = season,
y = total)) +
geom_violin(
fill = "grey90",
width = 1,
size = 0,
bw = 0.3,
trim = FALSE
) +
geom_quasirandom(size = 1,
color = "#669bbc",
varwidth = FALSE) +
stat_summary(
fun.data = "mean_cl_boot",
geom = "pointrange",
color = "#e76f51",
size = 0.5
) +
scale_y_continuous(trans = "log2",
breaks = c(10, 100, 1000)) +
coord_flip() +
xlab("") +
ylab("Total goods movements by port in 2023, th tons") +
my_themeКак уже упоминалось ранее, настройку параметров мэпинга можно
произвести в каждом геометрическом объекте по отдельности, такой подход
эффективен, если нужно сделать условное форматирование. В нашем случае
построим график разброса для переменных total и
input с агрегацией по портам, отражающий зависимость
операционной деятельности порта от “экспорта”.
В первый слой geom_point() поместим все точки. Во
второй, две точки с наибольшим значением по показателю
total, с помощью пайплайна и функций arrange()
- ранжировать и slice head() отрезать первые значения
таблицы, и подсветим их.
Добавим подписи для двух подсвеченных точек. Здесь в качестве
параметра label укажем название порта прибытия, параметры
hjust и vjust задают смещение лейблов по
вертикале и горизонтали, соответственно.
library(dplyr)
library(ggplot2)
plot <- data %>%
group_by(port) %>%
summarise(
input = sum(input),
output = sum(output),
total = sum(total)
)
ggplot() +
geom_smooth(
data = plot,
aes(x = input,
y = total),
method = "lm",
color = "#669bbc",
fill = "#d5bdaf",
size = 0.5,
fullrange = TRUE
) +
geom_point(data = plot,
aes(x = input,
y = total),
color = "#e76f51") +
geom_point(
data = plot %>%
arrange(-total) %>%
slice_head(n = 2),
aes(x = input,
y = total),
color = "#669bbc"
) +
geom_label(
data = plot %>%
arrange(-total) %>%
slice_head(n = 2),
aes(label = port,
x = input,
y = total),
vjust = -1,
hjust = 1,
color = "grey40",
fill = "#669bbc",
alpha = 0.4,
label.size = NA,
label.padding = unit(0.15, "lines")
) +
scale_y_continuous(limits = c(0, 6000)) +
scale_x_continuous(limits = c(0, 6000)) +
labs(title = "Export quota or smth idk (`` > ~ <)",
subtitle = "goods output vs. total movement by port in 2023, th tons") +
my_themeСуществует несколько интерактивных решений для работы с графиками в
ggplot2. Например, можно использовать интерфейс
ggplotgui.
Предлагаю создать график для собственных данных самостоятельно, используя референсы, документацию и нашего нового друга - чат бот Le Chat Mistral.
Данные были получены с официального сайта порта Бейрут, но, не совсем стандартным образом: была создана коллекция скриншотов таблиц, из которых автоматически был составлен датасет. Предлагаю разобраться со скриптом в домашних условиях.
Пример исходника
library(tidyverse)
library(magick)
library(tesseract)
library(readr)
library(glue)
library(purrr)
pic <- list.files(path = "/Users/daniilziazov/Desktop/pic")
dfs <- map_df(
.x = pic,
.id = "id",
.f = function(pic) {
raw_img <-
image_read(path = glue("/Users/daniilziazov/Desktop/pic/", pic))
text <-
tesseract::ocr(raw_img, engine = tesseract("eng"))
raw_tibble <- text %>%
str_split(pattern = "\n") %>%
unlist() %>%
tibble(data = .)
data <- raw_tibble %>%
separate(
data,
sep = " (?=[0-9])",
extra = "merge",
into = c(
"port",
"n",
"g_in",
"g_out",
"g_total"
),
) %>%
na.omit() %>%
mutate(
time = pic,
time = str_remove(time, ".png"),
time = as.Date(time, format = "%Y-%m-%d"),
month = format(time, "%m"),
n = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("\\.", "", n))),
g_in = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("\\.", "", g_in))),
g_out = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("\\.", "", g_out))),
g_total = as.numeric(gsub(",", ".", gsub("\\.", "", g_total))))
}
)На следующей встрече познакомимся с регрессионным моделированием и визуализацией модельных рассчетов.
Программное решение R предоставляет широкий спектр возможностей для моделирования различных регрессионных моделей и высокую вариативность в подходах к их построению. В целом, алгоритм моделирования состоит из следующих наиболее важных шагов:
Подготовка данных: необходимо подготовить данные для анализа, включая очистку, преобразование и нормализацию данных.
Создание модели: для создания МНК регрессивной
модели в R используется функция lm().
Аргументы функции включают формулу, описывающую зависимость переменной
от регрессоров, и набор данных.
Проверка предпосылок: перед интерпретацией результатов модели необходимо проверить предпосылки МНК регрессии, включая линейность, независимость ошибок, гомоскедастичность и нормальность ошибок. Для проверки предпосылок можно использовать графические и статистические тесты, такие как диаграмма рассеивания, график остатков, тест Брейш-Пагана, тест Шапиро-Уилка и т.д.
Оценка параметров: после проверки предпосылок
можно оценить параметры модели, используя метод наименьших квадратов.
Для этого можно использовать
функцию summary(), которая выводит таблицу
с оценками параметров, стандартными ошибками, статистикой t-теста и
значениями p-value.
Интерпретация результатов и экспорт: после оценки параметров модели необходимо интерпретировать результаты, включая оценки параметров, значения p-value и доверительные интервалы. Далее можно выгрузить таблицу с оценками коэффициентов регрессии в файл.
Построим различные регрессионные модели и сопутствующие тесты с использованием датасета The Ultimate Film Statistics Dataset - for ML с портала Kaggle, который содержит данные о бюджетах и бокс-оффисах фильмов Голливуда. Загрузим данные.
data <- read.csv(url("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQIBVn57aMiprMqrPVETFs7JLLnt6O5HRuuYjzX_w_0lxgME-2mzU4A3jyqMlBJvQq1EVjMG7yqVEQ6/pub?gid=135815473&single=true&output=csv"))
dataДля начала создадим новый скрипт и установим для него рабочую
директорию - Session -> Set working directory, папку, в
которой будут храниться скаченные файлы и от куда R будет импортировать
файлы по умолчанию 🤯🤯🤯
Далее, установим нужные пакеты. Рекомендую загружать пакеты по одному: в обратном случае, на некоторых устройствах возникают сбои 🤯🤯🤯
install.packages("hrbrthemes")
install.packages("dplyr")
install.packages("ggplot2")
install.packages("stargazer")
install.packages("purrr")
install.packages("car")
install.packages("cowplot")
install.packages("lmtest")
install.packages("jtools")
library(hrbrthemes)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(stargazer)
library(purrr)
library(cowplot)
library(car)
library(lmtest)
library(jtools)Опционально, создадим тему для граффических материалов
library(ggplot2)
library(hrbrthemes)
reg_theme <- theme_ipsum(
base_family = "Open Sans",
base_size = 12,
axis_text_size = 10,
axis_title_size = 10,
plot_margin = margin(5, 4, 4, 4)
) +
theme(
legend.position = "bottom",
legend.justification = "left",
legend.direction = "horizontal",
legend.title = element_blank(),
text = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.y = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.y = element_text(colour = "grey40")
)Выделим главенствующий жанр для каждого фильма из списка с помощью
функции sub(), создающей подгруппы текстовых строк, в нашем
случае отделим первое слово. Далее, выберем нужные нам переменные с
помощью функции select().
library(dplyr)
data_reg <- data %>%
mutate(genre = sub("([A-Za-z]+).*", "\\1", genres)) %>%
dplyr::select(title,
genre,
domestic_gross,
worldwide_gross,
budget,
runtime,
average_rating,
numer_of_votes)
data_regСуществует множество вариантов подготовки таблицы с описательными
статистиками, воспользуемся наиболее популярным вариантов. Функция
stargazer() из одноименного пакета предназначена для
агрегации и описания различных статистических объектов и моделей, в
нашем случае подадим на вход датасет и получим таблицу описательной
статистики.
Параметр type отвечает за кодировку / формат таблицы, в
данном случае используем формат TEX. Дополнительно, расширенные
параметры функции позволяют выгрузить результат в файл одного из
доступных форматов.
library(dplyr)
library(stargazer)
data_reg %>% dplyr::select(worldwide_gross,
budget,
runtime,
average_rating,
numer_of_votes) %>%
stargazer(
type = "text",
digits = 2,
median = TRUE,
title = "Summary statistics"
)##
## Summary statistics
## ============================================================
## Statistic N Mean St. Dev. Min Median Max
## ------------------------------------------------------------
## worldwide_gross 4,380 114.92 200.69 0.0004 44.48 2,923.71
## budget 4,380 38.69 45.74 0.05 23.00 460.00
## runtime 4,380 109.79 20.38 63 106 271
## average_rating 4,380 6.41 1.02 1.50 6.50 9.30
## numer_of_votes 4,380 0.14 0.22 0.0000 0.06 2.70
## ------------------------------------------------------------
Построим графики разброса зависимой переменной и регрессоров. для этого создадим петлю - автомат подставляющий разные переменные в универсальный скрипт графика.
Создадим вектор с названиями переменных, которые будет перебирать
автомат с помощью функции c(). Далее спроектируем петлю -
map() из пакета purrr - с одной изменяющейся
переменной. Здесь в качестве параметров указывается переменная для
перебора значений .x и функция, в которую будут
подставляться разные значения, она указывается в фигурных скобках
{}. Выставляем наш вектор названий переменной в качестве
изменяющихся параметров функции.
Для того чтобы ggplot() понял, что мы подаем ему именно
названия переменных, а не текстовые значения, вместо функции
aes() используется aes_string(). Здесь, не
изменяющаяся переменная указывается в кавычках.
Результат - наши картинки поместились в список plots и мы можем
отразить их на одном рисунке с помощью пакета cowplot и функции
plot_grid(), сшивающей рисунки.
Альтернативно, можно построить несколько графиков, перейдя к длинному формату данных.
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(purrr)
library(cowplot)
vars <- c("budget",
"runtime",
"average_rating",
"numer_of_votes")
plots <- map(
.x = vars,
.f = function(vars) {
ggplot(aes_string(y = "worldwide_gross", x = vars), data = data_reg) +
geom_point(size = 0.5, color = "grey70") +
geom_smooth(method = "lm",
color = "#669bbc",
fill = "#d5bdaf") +
my_theme
}
)
plot_grid(plotlist = plots,
ncol = 2)Для построения самой простой МНК модели используется функция
lm(), в качестве параметров которой указывается источник
данных и регрессионное уравнение: зависимая переменная ~
регрессоры.
Получить привычное описание модели можно с помощью функции
summary().
model_1 <- lm(data = data_reg, worldwide_gross ~ budget + runtime + average_rating + numer_of_votes)
summary(model_1)##
## Call:
## lm(formula = worldwide_gross ~ budget + runtime + average_rating +
## numer_of_votes, data = data_reg)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -840.07 -43.25 -0.31 27.85 1930.70
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -36.19545 14.31699 -2.528 0.011502 *
## budget 2.66642 0.04577 58.259 < 2e-16 ***
## runtime -0.43552 0.10202 -4.269 2e-05 ***
## average_rating 8.43137 2.19181 3.847 0.000121 ***
## numer_of_votes 304.70848 10.75989 28.319 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 121.3 on 4375 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.6349, Adjusted R-squared: 0.6346
## F-statistic: 1902 on 4 and 4375 DF, p-value: < 2.2e-16
В базовом сценарии возможно банально рассчитать информационный
критерий с помощью функции vif() из пакета
car. Мы же построим визуализацию этого теста - сохраним
результаты расчетов как датафрейм и используем его для создания
столбчатой диаграммы, добавив на график пороговое значение, с помощью
функции geom_hline().
ggplot(aes(x = row.names(vif), y = .), data = vif) +
geom_col(width = 0.5, fill = "#d5bdaf") +
geom_hline(yintercept = 3, size = 0.5, color = "#669bbc") +
coord_flip() +
my_themeВ базовом варианте достаточно выполнить функцию bptest()
из пакета lmtest- тест Бройша-Пэгана. Дополнительно, можно
визуализировать разброс остатков в зависимости от расчетных значений
модели.
Для этого в качестве источника данных для ggplot
используем нашу модель и ее составляющие - residuals и
fitted.values. Так как, модель по сути является списком -
набором данных, а не датафреймом - одной таблицей, нужно указывать ее
составные части не просто названиями, а с помощью оператора
$.
В подзаголовок графика добавим индикатор для результатов теста - текст будет изменяться в соответствии с расчетным p-значеним.
##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: model_1
## BP = 639.37, df = 4, p-value < 2.2e-16
ggplot(aes(y = model_1$residuals, x = model_1$fitted.values), data = model_1) +
geom_point(size = 0.5, color = "grey70") +
geom_smooth(method = "loess",
color = "#669bbc",
fill = "#d5bdaf") +
xlab(label = "fitted values") +
ylab(labe = "residuals") +
labs(
title = "Heteroscedasticity test",
subtitle = paste("BP-test p-value ", ifelse(bptest$p.value < 0.05, "< 0.05: heteroscedasticity (0 _ 0, )", "> 0.05: homoscedasticity (* ^ ω ^)"))) +
my_themeВ базовом варианте достаточно выполнить функцию
shapiro.test() - тест Шапиро. Дополнительно, можно
визуализировать плотность распределения остатков с помощью функции
geom_histogram().
В подзаголовок графика добавим индикатор для результатов теста - текст будет изменяться в соответствии с расчетным p-значеним.
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: model_1$residuals
## W = 0.72241, p-value < 2.2e-16
ggplot(aes(x = model_1$residuals), data = model_1) +
geom_histogram(fill = "#d5bdaf") +
xlab(labe = "residuals") +
labs(
title = "Normality test",
subtitle = paste("Shapiro-test p-value ", ifelse(shapiro$p.value < 0.05, "< 0.05: non normal (* _ *, )", "> 0.05: normal (* ^ ω ^)"))) +
my_themeДобавить логарифм переменной можно с помощью функции
log(), а полином с помощью функции poly(), в
качестве параметров которой указывается степень полинома.
model_lm <- lm(data = data_reg, worldwide_gross ~ budget + average_rating + numer_of_votes + runtime)
summary(model_lm)##
## Call:
## lm(formula = worldwide_gross ~ budget + average_rating + numer_of_votes +
## runtime, data = data_reg)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -840.07 -43.25 -0.31 27.85 1930.70
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -36.19545 14.31699 -2.528 0.011502 *
## budget 2.66642 0.04577 58.259 < 2e-16 ***
## average_rating 8.43137 2.19181 3.847 0.000121 ***
## numer_of_votes 304.70848 10.75989 28.319 < 2e-16 ***
## runtime -0.43552 0.10202 -4.269 2e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 121.3 on 4375 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.6349, Adjusted R-squared: 0.6346
## F-statistic: 1902 on 4 and 4375 DF, p-value: < 2.2e-16
model_log <- lm(data = data_reg, log(worldwide_gross) ~ budget + average_rating + numer_of_votes + runtime)
summary(model_log)##
## Call:
## lm(formula = log(worldwide_gross) ~ budget + average_rating +
## numer_of_votes + runtime, data = data_reg)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -10.1057 -0.5847 0.3074 0.9978 3.1058
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.391226 0.185808 7.487 8.45e-14 ***
## budget 0.020342 0.000594 34.247 < 2e-16 ***
## average_rating 0.133615 0.028446 4.697 2.72e-06 ***
## numer_of_votes 2.215033 0.139644 15.862 < 2e-16 ***
## runtime 0.001555 0.001324 1.175 0.24
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.574 on 4375 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3903, Adjusted R-squared: 0.3897
## F-statistic: 700.1 on 4 and 4375 DF, p-value: < 2.2e-16
model_poly <- lm(data = data_reg, worldwide_gross ~ budget + average_rating + numer_of_votes + poly(runtime, 2))
summary(model_poly)##
## Call:
## lm(formula = worldwide_gross ~ budget + average_rating + numer_of_votes +
## poly(runtime, 2), data = data_reg)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -834.30 -42.23 -1.27 29.00 1920.98
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -93.02247 14.08716 -6.603 4.50e-11 ***
## budget 2.69044 0.04589 58.627 < 2e-16 ***
## average_rating 9.72310 2.20080 4.418 1.02e-05 ***
## numer_of_votes 303.29747 10.73382 28.256 < 2e-16 ***
## poly(runtime, 2)1 -635.75681 137.51208 -4.623 3.89e-06 ***
## poly(runtime, 2)2 615.65738 122.43146 5.029 5.14e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 121 on 4374 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.637, Adjusted R-squared: 0.6366
## F-statistic: 1535 on 5 and 4374 DF, p-value: < 2.2e-16
Стандартные ошибки досчитываются после создания модели, сделать это
можно различными способами - например стандартный
алгоритм для stargazer.
Мы же воспользуемся относительно новым инструментом -
export_summs() из пакета jtools, который
рассчитывает робастные ошибки автоматически.
library(jtools)
export_summs(model_lm, model_log, model_poly, robust = "HC1",
stars = c(`***` = 0.01, `**` = 0.05, `*` = 0.1),
model.names = c("lm", "log", "poly"))| lm | log | poly | |
|---|---|---|---|
| (Intercept) | -36.20 ** | 1.39 *** | -93.02 *** |
| (15.37) | (0.22) | (16.34) | |
| budget | 2.67 *** | 0.02 *** | 2.69 *** |
| (0.13) | (0.00) | (0.13) | |
| average_rating | 8.43 *** | 0.13 *** | 9.72 *** |
| (2.51) | (0.04) | (2.52) | |
| numer_of_votes | 304.71 *** | 2.22 *** | 303.30 *** |
| (29.89) | (0.22) | (29.64) | |
| runtime | -0.44 *** | 0.00 | |
| (0.12) | (0.00) | ||
| poly(runtime, 2)1 | -635.76 *** | ||
| (163.32) | |||
| poly(runtime, 2)2 | 615.66 *** | ||
| (196.79) | |||
| N | 4380 | 4380 | 4380 |
| R2 | 0.63 | 0.39 | 0.64 |
| Standard errors are heteroskedasticity robust. *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. | |||
Пакет jtools дает возможность экспортировать таблицу с
оценками регрессионных коэффициентов, для этого в качестве параметров
функции export_summs() указываются параметры -
to.file для определения формата файла и
file.name с указанием названия создаваемого файла.
library(jtools)
export_summs(model_lm, model_log, model_poly, robust = "HC1",
stars = c(`***` = 0.01, `**` = 0.05, `*` = 0.1),
model.names = c("lm", "log", "poly"),
to.file = "html",
file.name= "reg.html")| lm | log | poly | |
|---|---|---|---|
| (Intercept) | -36.20 ** | 1.39 *** | -93.02 *** |
| (15.37) | (0.22) | (16.34) | |
| budget | 2.67 *** | 0.02 *** | 2.69 *** |
| (0.13) | (0.00) | (0.13) | |
| average_rating | 8.43 *** | 0.13 *** | 9.72 *** |
| (2.51) | (0.04) | (2.52) | |
| numer_of_votes | 304.71 *** | 2.22 *** | 303.30 *** |
| (29.89) | (0.22) | (29.64) | |
| runtime | -0.44 *** | 0.00 | |
| (0.12) | (0.00) | ||
| poly(runtime, 2)1 | -635.76 *** | ||
| (163.32) | |||
| poly(runtime, 2)2 | 615.66 *** | ||
| (196.79) | |||
| N | 4380 | 4380 | 4380 |
| R2 | 0.63 | 0.39 | 0.64 |
| Standard errors are heteroskedasticity robust. *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. | |||
В случае, если мы хотим построить регрессию с номинальными
переменными - факторами - группирующими переменными, в R,
нам не нужно создавать бинарные переменные, достаточно определить такую
переменную как фактор с помощью функции as.factor() и
добавить ее в наш датасет.
library(dplyr)
library(jtools)
model_factor <- data_reg %>%
mutate(denre = as.factor(genre)) %>%
lm(data = .,
worldwide_gross ~ budget + runtime + average_rating + numer_of_votes + genre)
export_summs(model_factor, robust = "HC1",
stars = c(`***` = 0.01, `**` = 0.05, `*` = 0.1))| Model 1 | |
|---|---|
| (Intercept) | -37.92 |
| (45.29) | |
| budget | 2.67 *** |
| (0.14) | |
| runtime | -0.19 |
| (0.12) | |
| average_rating | 8.66 *** |
| (2.67) | |
| numer_of_votes | 306.41 *** |
| (30.62) | |
| genreAction | -43.97 |
| (42.36) | |
| genreAdventure | 10.23 |
| (42.99) | |
| genreAnimation | -3.77 |
| (50.46) | |
| genreBiography | -42.10 |
| (42.29) | |
| genreComedy | -19.00 |
| (42.08) | |
| genreCrime | -55.94 |
| (42.46) | |
| genreDocumentary | -1.73 |
| (42.37) | |
| genreDrama | -31.66 |
| (42.15) | |
| genreFamily | -45.36 |
| (43.17) | |
| genreFantasy | 26.83 |
| (49.05) | |
| genreFilmNoir | -14.81 |
| (42.17) | |
| genreHorror | 10.92 |
| (42.46) | |
| genreMusic | -50.29 |
| (42.08) | |
| genreMusical | 8.85 |
| (42.83) | |
| genreMystery | -37.72 |
| (58.84) | |
| genreRomance | -89.52 ** |
| (42.52) | |
| genreSciFi | -120.47 ** |
| (52.15) | |
| genreThriller | 14.02 |
| (43.55) | |
| genreWestern | 8.73 |
| (42.17) | |
| N | 4380 |
| R2 | 0.64 |
| Standard errors are heteroskedasticity robust. *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1. | |
Интересным вариантом подачи модельных расчетов является график коэффициентов регрессии, попробуем построить его для нескольких моделей одновременно.
Выделим в нашей выборке три наиболее часто встречающихся жанра и
построим регрессионные модели отдельно для каждой из получившихся групп
с помощью петли. В функции lm() используем оператор
. вместо названия датасета, потому что воспользовались
методом пайп лайна - подвели значения заранее.
Функция plot_summs() позволяет построить нужную нам
визуализацию, параметр model.names отвечает за названия в
легенде - возьмем уже имеющийся вектор с названиями жанров.
library(jtools)
library(ggplot2)
library(dplyr)
genres <- data_reg %>%
group_by(genre) %>% # Групперуем по жанру
summarise(n = length(genre)) %>% # Считаем численный состав
arrange(-n) %>% # Ранжируем по убыванию
slice_head(n = 3) # Отделяем три группы с наибольшей численностью
genres## # A tibble: 3 × 2
## genre n
## <chr> <int>
## 1 Action 1211
## 2 Comedy 1090
## 3 Drama 741
factors <-
genres$genre # Отделяем вектор с названиями жанров
mods <- map(
.x = factors,
.f = function(factors) {
data_reg %>%
filter(genre == `factors`) %>%
lm(data = .,
worldwide_gross ~ budget + domestic_gross + runtime)
}
)
plot_coefs(mods,
model.names = factors,
scale = TRUE,
line.size = 0.6) +
my_themeПрограммное решение R предоставляет широкий спектр возможностей для
моделирования различных регрессионных моделей и высокую вариативность в
подходах к их построению. Обычно используют универсальный пакет
plm, для моделей с фиксированным эффектами есть свежая
альтернатива - fixest. В целом, алгоритм моделирования
состоит из следующих наиболее важных шагов:
Подготовка данных: необходимо подготовить данные
для анализа, включая очистку, преобразование и нормализацию данных, а
также оформить данные в панельный датасет с помощью функции
pdata.frame()из пакета plm или ее аналогов для
более удобной работы с лагами и группировками.
Построение базовой модели типа пул - базовый МНК: это необходимо для удобной проверки мультиколлинеарности и дальнейшего тестирования предпосылок моделей с фиксированными и случайными эффектами.
Выбор модели: для выбора оптимального варианта моделирования необходимо протестировать предпосылки моделей с фиксированными и случайными эффектами через попарное сравнение с моделью пула, выполнить это можно с помощью тестов на значимость индивидуальных констант и теста Хаусмана.
Тестирование временных эффектов: необходимо определиться с важностью включения временных эффектов, сделать это можно через построение двунаправленной панельной модели и сравнения исправленных коэффициентов детерминации, либо с помощью теста на значимость таких эффектов.
Провести тесты на межгрупповую cross-sectional и внутригрупповую - serial correlation корреляцию остатков и определиться с формой стандартных ошибок - просто использовать устойчивые к гетероскедастичности и автокорреляции 🙃
Собрать результаты в табличку и экспортировать.
Для начала загрузим датасет с различными статистическими показателями для городов россии - Крупные города России: объединенные данные по основным социально-экономическим показателям за 1985-2019 гг с портала ИНИД.
data <- read.csv(url("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSZ1W7KGiDyAoOmmjGNXGq5uIu9GUu9oEeubzJJtg1dbdeMfacmDnnCH8iVUv77DiDWtBUGuK3wwCbN/pub?output=csv"))
data## region municipality
## 1 Алтайский край Барнаул
## 2 Алтайский край Барнаул
## 3 Алтайский край Барнаул
## 4 Алтайский край Барнаул
## 5 Алтайский край Барнаул
## 6 Алтайский край Барнаул
## 7 Алтайский край Барнаул
## 8 Алтайский край Барнаул
## 9 Алтайский край Барнаул
## 10 Алтайский край Барнаул
## 11 Алтайский край Барнаул
## 12 Алтайский край Барнаул
## 13 Алтайский край Барнаул
## 14 Алтайский край Барнаул
## 15 Алтайский край Барнаул
## 16 Алтайский край Барнаул
## 17 Алтайский край Барнаул
## 18 Алтайский край Барнаул
## 19 Алтайский край Барнаул
## 20 Алтайский край Барнаул
## 21 Алтайский край Барнаул
## 22 Алтайский край Барнаул
## 23 Алтайский край Барнаул
## 24 Алтайский край Барнаул
## 25 Алтайский край Барнаул
## 26 Алтайский край Барнаул
## 27 Алтайский край Барнаул
## 28 Алтайский край Бийск
## 29 Алтайский край Бийск
## 30 Алтайский край Бийск
## 31 Алтайский край Бийск
## 32 Алтайский край Бийск
## 33 Алтайский край Бийск
## 34 Алтайский край Бийск
## 35 Алтайский край Бийск
## 36 Алтайский край Бийск
## 37 Алтайский край Бийск
## 38 Алтайский край Бийск
## 39 Алтайский край Бийск
## 40 Алтайский край Бийск
## 41 Алтайский край Бийск
## 42 Алтайский край Бийск
## 43 Алтайский край Бийск
## 44 Алтайский край Бийск
## 45 Алтайский край Бийск
## 46 Алтайский край Бийск
## 47 Алтайский край Бийск
## 48 Алтайский край Рубцовск
## 49 Алтайский край Рубцовск
## 50 Алтайский край Рубцовск
## 51 Алтайский край Рубцовск
## 52 Алтайский край Рубцовск
## 53 Алтайский край Рубцовск
## 54 Алтайский край Рубцовск
## 55 Алтайский край Рубцовск
## 56 Алтайский край Рубцовск
## 57 Алтайский край Рубцовск
## 58 Алтайский край Рубцовск
## 59 Алтайский край Рубцовск
## 60 Алтайский край Рубцовск
## 61 Алтайский край Рубцовск
## 62 Алтайский край Рубцовск
## 63 Алтайский край Рубцовск
## 64 Алтайский край Рубцовск
## 65 Алтайский край Рубцовск
## 66 Алтайский край Рубцовск
## 67 Алтайский край Рубцовск
## 68 Краснодарский край Город Краснодар
## 69 Краснодарский край Город Краснодар
## 70 Краснодарский край Город Краснодар
## 71 Краснодарский край Город Краснодар
## 72 Краснодарский край Город Краснодар
## 73 Краснодарский край Город Краснодар
## 74 Краснодарский край Город Краснодар
## 75 Краснодарский край Город Краснодар
## 76 Краснодарский край Город Краснодар
## 77 Краснодарский край Город Краснодар
## 78 Краснодарский край Город Краснодар
## 79 Краснодарский край Город Краснодар
## 80 Краснодарский край Город Краснодар
## 81 Краснодарский край Город Краснодар
## 82 Краснодарский край Город Краснодар
## 83 Краснодарский край Город Краснодар
## 84 Краснодарский край Город Краснодар
## 85 Краснодарский край Город Краснодар
## 86 Краснодарский край Город Краснодар
## 87 Краснодарский край Город Краснодар
## 88 Краснодарский край Город Краснодар
## 89 Краснодарский край Город Краснодар
## 90 Краснодарский край Город Краснодар
## 91 Краснодарский край Город Краснодар
## 92 Краснодарский край Город Краснодар
## 93 Краснодарский край Город Краснодар
## 94 Краснодарский край Город Краснодар
## 95 Краснодарский край Город Армавир
## 96 Краснодарский край Город Армавир
## 97 Краснодарский край Город Армавир
## 98 Краснодарский край Город Армавир
## 99 Краснодарский край Город Армавир
## 100 Краснодарский край Город Армавир
## 101 Краснодарский край Город Армавир
## 102 Краснодарский край Город Армавир
## 103 Краснодарский край Город Армавир
## 104 Краснодарский край Город Армавир
## 105 Краснодарский край Город Армавир
## 106 Краснодарский край Город Армавир
## 107 Краснодарский край Город Армавир
## 108 Краснодарский край Город Армавир
## 109 Краснодарский край Город Армавир
## 110 Краснодарский край Город Армавир
## 111 Краснодарский край Город Армавир
## 112 Краснодарский край Город Армавир
## 113 Краснодарский край Город Армавир
## 114 Краснодарский край Город Армавир
## 115 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 116 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 117 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 118 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 119 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 120 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 121 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 122 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 123 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 124 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 125 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 126 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 127 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 128 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 129 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 130 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 131 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 132 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 133 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 134 Краснодарский край Город-герой Новороссийск
## 135 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 136 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 137 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 138 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 139 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 140 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 141 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 142 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 143 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 144 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 145 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 146 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 147 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 148 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 149 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 150 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 151 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 152 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 153 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 154 Краснодарский край Город-курорт Сочи
## 155 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 156 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 157 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 158 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 159 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 160 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 161 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 162 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 163 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 164 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 165 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 166 Красноярский край Таймырский Долгано-Ненецкий район
## 167 Красноярский край Красноярск
## 168 Красноярский край Красноярск
## 169 Красноярский край Красноярск
## 170 Красноярский край Красноярск
## 171 Красноярский край Красноярск
## 172 Красноярский край Красноярск
## 173 Красноярский край Красноярск
## 174 Красноярский край Красноярск
## 175 Красноярский край Красноярск
## 176 Красноярский край Красноярск
## 177 Красноярский край Красноярск
## 178 Красноярский край Красноярск
## 179 Красноярский край Красноярск
## 180 Красноярский край Красноярск
## 181 Красноярский край Красноярск
## 182 Красноярский край Красноярск
## 183 Красноярский край Красноярск
## 184 Красноярский край Красноярск
## 185 Красноярский край Красноярск
## 186 Красноярский край Красноярск
## 187 Красноярский край Красноярск
## 188 Красноярский край Красноярск
## 189 Красноярский край Красноярск
## 190 Красноярский край Красноярск
## 191 Красноярский край Красноярск
## 192 Красноярский край Красноярск
## 193 Красноярский край Ачинск
## 194 Красноярский край Ачинск
## 195 Красноярский край Ачинск
## 196 Красноярский край Ачинск
## 197 Красноярский край Ачинск
## 198 Красноярский край Ачинск
## 199 Красноярский край Ачинск
## 200 Красноярский край Ачинск
## 201 Красноярский край Ачинск
## 202 Красноярский край Ачинск
## 203 Красноярский край Ачинск
## 204 Красноярский край Ачинск
## 205 Красноярский край Ачинск
## 206 Красноярский край Ачинск
## 207 Красноярский край Ачинск
## 208 Красноярский край Ачинск
## 209 Красноярский край Ачинск
## 210 Красноярский край Ачинск
## 211 Красноярский край Ачинск
## 212 Красноярский край Ачинск
## 213 Красноярский край Канск
## 214 Красноярский край Канск
## 215 Красноярский край Канск
## 216 Красноярский край Канск
## 217 Красноярский край Канск
## 218 Красноярский край Канск
## 219 Красноярский край Норильск
## 220 Красноярский край Норильск
## 221 Красноярский край Норильск
## 222 Красноярский край Норильск
## 223 Красноярский край Норильск
## 224 Красноярский край Норильск
## 225 Красноярский край Норильск
## 226 Красноярский край Норильск
## 227 Красноярский край Норильск
## 228 Красноярский край Норильск
## 229 Красноярский край Норильск
## 230 Красноярский край Норильск
## 231 Красноярский край Норильск
## 232 Красноярский край Норильск
## 233 Красноярский край Норильск
## 234 Красноярский край Норильск
## 235 Красноярский край Норильск
## 236 Красноярский край Норильск
## 237 Красноярский край Норильск
## 238 Красноярский край Норильск
## 239 Приморский край Владивостокский
## 240 Приморский край Владивостокский
## 241 Приморский край Владивостокский
## 242 Приморский край Владивостокский
## 243 Приморский край Владивостокский
## 244 Приморский край Владивостокский
## 245 Приморский край Владивостокский
## 246 Приморский край Владивостокский
## 247 Приморский край Владивостокский
## 248 Приморский край Владивостокский
## 249 Приморский край Владивостокский
## 250 Приморский край Владивостокский
## 251 Приморский край Владивостокский
## 252 Приморский край Владивостокский
## 253 Приморский край Владивостокский
## 254 Приморский край Владивостокский
## 255 Приморский край Владивостокский
## 256 Приморский край Владивостокский
## 257 Приморский край Владивостокский
## 258 Приморский край Владивостокский
## 259 Приморский край Владивостокский
## 260 Приморский край Владивостокский
## 261 Приморский край Владивостокский
## 262 Приморский край Владивостокский
## 263 Приморский край Владивостокский
## 264 Приморский край Владивостокский
## 265 Приморский край Владивостокский
## 266 Приморский край Артёмовский
## 267 Приморский край Артёмовский
## 268 Приморский край Артёмовский
## 269 Приморский край Артёмовский
## 270 Приморский край Артёмовский
## 271 Приморский край Артёмовский
## 272 Приморский край Артёмовский
## 273 Приморский край Артёмовский
## 274 Приморский край Артёмовский
## 275 Приморский край Артёмовский
## 276 Приморский край Артёмовский
## 277 Приморский край Артёмовский
## 278 Приморский край Артёмовский
## 279 Приморский край Артёмовский
## 280 Приморский край Артёмовский
## 281 Приморский край Артёмовский
## 282 Приморский край Артёмовский
## 283 Приморский край Артёмовский
## 284 Приморский край Артёмовский
## 285 Приморский край Артёмовский
## 286 Приморский край Находкинский городской округ
## 287 Приморский край Находкинский городской округ
## 288 Приморский край Находкинский городской округ
## 289 Приморский край Находкинский городской округ
## 290 Приморский край Находкинский городской округ
## 291 Приморский край Находкинский городской округ
## 292 Приморский край Находкинский городской округ
## 293 Приморский край Находкинский городской округ
## 294 Приморский край Находкинский городской округ
## 295 Приморский край Находкинский городской округ
## 296 Приморский край Находкинский городской округ
## 297 Приморский край Находкинский городской округ
## 298 Приморский край Находкинский городской округ
## 299 Приморский край Находкинский городской округ
## 300 Приморский край Находкинский городской округ
## 301 Приморский край Находкинский городской округ
## 302 Приморский край Находкинский городской округ
## 303 Приморский край Находкинский городской округ
## 304 Приморский край Находкинский городской округ
## 305 Приморский край Находкинский городской округ
## 306 Приморский край Уссурийский
## 307 Приморский край Уссурийский
## 308 Приморский край Уссурийский
## 309 Приморский край Уссурийский
## 310 Приморский край Уссурийский
## 311 Приморский край Уссурийский
## 312 Приморский край Уссурийский
## 313 Приморский край Уссурийский
## 314 Приморский край Уссурийский
## 315 Приморский край Уссурийский
## 316 Приморский край Уссурийский
## 317 Приморский край Уссурийский
## 318 Приморский край Уссурийский
## 319 Приморский край Уссурийский
## 320 Приморский край Уссурийский
## 321 Приморский край Уссурийский
## 322 Приморский край Уссурийский
## 323 Приморский край Уссурийский
## 324 Приморский край Уссурийский
## 325 Приморский край Уссурийский
## 326 Ставропольский край Ставрополь
## 327 Ставропольский край Ставрополь
## 328 Ставропольский край Ставрополь
## 329 Ставропольский край Ставрополь
## 330 Ставропольский край Ставрополь
## 331 Ставропольский край Ставрополь
## 332 Ставропольский край Ставрополь
## 333 Ставропольский край Ставрополь
## 334 Ставропольский край Ставрополь
## 335 Ставропольский край Ставрополь
## 336 Ставропольский край Ставрополь
## 337 Ставропольский край Ставрополь
## 338 Ставропольский край Ставрополь
## 339 Ставропольский край Ставрополь
## 340 Ставропольский край Ставрополь
## 341 Ставропольский край Ставрополь
## 342 Ставропольский край Ставрополь
## 343 Ставропольский край Ставрополь
## 344 Ставропольский край Ставрополь
## 345 Ставропольский край Ставрополь
## 346 Ставропольский край Ставрополь
## 347 Ставропольский край Ставрополь
## 348 Ставропольский край Ставрополь
## 349 Ставропольский край Ставрополь
## 350 Ставропольский край Ставрополь
## 351 Ставропольский край Ставрополь
## 352 Ставропольский край Ставрополь
## 353 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 354 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 355 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 356 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 357 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 358 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 359 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 360 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 361 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 362 Ставропольский край Город-курорт Ессентуки
## 363 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 364 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 365 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 366 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 367 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 368 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 369 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 370 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 371 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 372 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 373 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 374 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 375 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 376 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 377 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 378 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 379 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 380 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 381 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 382 Ставропольский край Город-курорт Кисловодск
## 383 Ставропольский край Невинномысск
## 384 Ставропольский край Невинномысск
## 385 Ставропольский край Невинномысск
## 386 Ставропольский край Невинномысск
## 387 Ставропольский край Невинномысск
## 388 Ставропольский край Невинномысск
## 389 Ставропольский край Невинномысск
## 390 Ставропольский край Невинномысск
## 391 Ставропольский край Невинномысск
## 392 Ставропольский край Невинномысск
## 393 Ставропольский край Невинномысск
## 394 Ставропольский край Невинномысск
## 395 Ставропольский край Невинномысск
## 396 Ставропольский край Невинномысск
## 397 Ставропольский край Невинномысск
## 398 Ставропольский край Невинномысск
## 399 Ставропольский край Невинномысск
## 400 Ставропольский край Невинномысск
## 401 Ставропольский край Невинномысск
## 402 Ставропольский край Невинномысск
## 403 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 404 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 405 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 406 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 407 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 408 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 409 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 410 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 411 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 412 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 413 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 414 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 415 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 416 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 417 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 418 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 419 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 420 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 421 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 422 Ставропольский край Город-курорт Пятигорск
## 423 Хабаровский край город Хабаровск
## 424 Хабаровский край город Хабаровск
## 425 Хабаровский край город Хабаровск
## 426 Хабаровский край город Хабаровск
## 427 Хабаровский край город Хабаровск
## 428 Хабаровский край город Хабаровск
## 429 Хабаровский край город Хабаровск
## 430 Хабаровский край город Хабаровск
## 431 Хабаровский край город Хабаровск
## 432 Хабаровский край город Хабаровск
## 433 Хабаровский край город Хабаровск
## 434 Хабаровский край город Хабаровск
## 435 Хабаровский край город Хабаровск
## 436 Хабаровский край город Хабаровск
## 437 Хабаровский край город Хабаровск
## 438 Хабаровский край город Хабаровск
## 439 Хабаровский край город Хабаровск
## 440 Хабаровский край город Хабаровск
## 441 Хабаровский край город Хабаровск
## 442 Хабаровский край город Хабаровск
## 443 Хабаровский край город Хабаровск
## 444 Хабаровский край город Хабаровск
## 445 Хабаровский край город Хабаровск
## 446 Хабаровский край город Хабаровск
## 447 Хабаровский край город Хабаровск
## 448 Хабаровский край город Хабаровск
## 449 Хабаровский край город Хабаровск
## 450 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 451 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 452 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 453 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 454 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 455 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 456 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 457 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 458 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 459 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 460 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 461 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 462 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 463 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 464 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 465 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 466 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 467 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 468 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 469 Хабаровский край город Комсомольск-на-Амуре
## 470 Амурская область Благовещенск
## 471 Амурская область Благовещенск
## 472 Амурская область Благовещенск
## 473 Амурская область Благовещенск
## 474 Амурская область Благовещенск
## 475 Амурская область Благовещенск
## 476 Амурская область Благовещенск
## 477 Амурская область Благовещенск
## 478 Амурская область Благовещенск
## 479 Амурская область Благовещенск
## 480 Амурская область Благовещенск
## 481 Амурская область Благовещенск
## 482 Амурская область Благовещенск
## 483 Амурская область Благовещенск
## 484 Амурская область Благовещенск
## 485 Амурская область Благовещенск
## 486 Амурская область Благовещенск
## 487 Амурская область Благовещенск
## 488 Амурская область Благовещенск
## 489 Амурская область Благовещенск
## 490 Амурская область Благовещенск
## 491 Амурская область Благовещенск
## 492 Амурская область Благовещенск
## 493 Амурская область Благовещенск
## 494 Амурская область Благовещенск
## 495 Амурская область Благовещенск
## 496 Амурская область Благовещенск
## 497 Архангельская область Архангельск
## 498 Архангельская область Архангельск
## 499 Архангельская область Архангельск
## 500 Архангельская область Архангельск
## 501 Архангельская область Архангельск
## 502 Архангельская область Архангельск
## 503 Архангельская область Архангельск
## 504 Архангельская область Архангельск
## 505 Архангельская область Архангельск
## 506 Архангельская область Архангельск
## 507 Архангельская область Архангельск
## 508 Архангельская область Архангельск
## 509 Архангельская область Архангельск
## 510 Архангельская область Архангельск
## 511 Архангельская область Архангельск
## 512 Архангельская область Архангельск
## 513 Архангельская область Архангельск
## 514 Архангельская область Архангельск
## 515 Архангельская область Архангельск
## 516 Архангельская область Архангельск
## 517 Архангельская область Архангельск
## 518 Архангельская область Архангельск
## 519 Архангельская область Архангельск
## 520 Архангельская область Архангельск
## 521 Архангельская область Архангельск
## 522 Архангельская область Архангельск
## 523 Архангельская область Архангельск
## 524 Архангельская область Северодвинск
## 525 Архангельская область Северодвинск
## 526 Архангельская область Северодвинск
## 527 Архангельская область Северодвинск
## 528 Архангельская область Северодвинск
## 529 Архангельская область Северодвинск
## 530 Архангельская область Северодвинск
## 531 Архангельская область Северодвинск
## 532 Архангельская область Северодвинск
## 533 Архангельская область Северодвинск
## 534 Архангельская область Северодвинск
## 535 Архангельская область Северодвинск
## 536 Архангельская область Северодвинск
## 537 Архангельская область Северодвинск
## 538 Архангельская область Северодвинск
## 539 Архангельская область Северодвинск
## 540 Архангельская область Северодвинск
## 541 Архангельская область Северодвинск
## 542 Архангельская область Северодвинск
## 543 Архангельская область Северодвинск
## 544 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 545 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 546 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 547 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 548 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 549 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 550 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 551 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 552 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 553 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 554 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 555 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 556 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 557 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 558 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 559 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 560 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 561 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 562 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 563 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 564 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 565 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 566 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 567 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 568 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 569 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 570 Ненецкий автономный округ Город Нарьян-Мар
## 571 Астраханская область Город Астрахань
## 572 Астраханская область Город Астрахань
## 573 Астраханская область Город Астрахань
## 574 Астраханская область Город Астрахань
## 575 Астраханская область Город Астрахань
## 576 Астраханская область Город Астрахань
## 577 Астраханская область Город Астрахань
## 578 Астраханская область Город Астрахань
## 579 Астраханская область Город Астрахань
## 580 Астраханская область Город Астрахань
## 581 Астраханская область Город Астрахань
## 582 Астраханская область Город Астрахань
## 583 Астраханская область Город Астрахань
## 584 Астраханская область Город Астрахань
## 585 Астраханская область Город Астрахань
## 586 Астраханская область Город Астрахань
## 587 Астраханская область Город Астрахань
## 588 Астраханская область Город Астрахань
## 589 Астраханская область Город Астрахань
## 590 Астраханская область Город Астрахань
## 591 Астраханская область Город Астрахань
## 592 Астраханская область Город Астрахань
## 593 Астраханская область Город Астрахань
## 594 Астраханская область Город Астрахань
## 595 Астраханская область Город Астрахань
## 596 Астраханская область Город Астрахань
## 597 Астраханская область Город Астрахань
## 598 Белгородская область Городской округ Белгород
## 599 Белгородская область Городской округ Белгород
## 600 Белгородская область Городской округ Белгород
## 601 Белгородская область Городской округ Белгород
## 602 Белгородская область Городской округ Белгород
## 603 Белгородская область Городской округ Белгород
## 604 Белгородская область Городской округ Белгород
## 605 Белгородская область Городской округ Белгород
## 606 Белгородская область Городской округ Белгород
## 607 Белгородская область Городской округ Белгород
## 608 Белгородская область Городской округ Белгород
## 609 Белгородская область Городской округ Белгород
## 610 Белгородская область Городской округ Белгород
## 611 Белгородская область Городской округ Белгород
## 612 Белгородская область Городской округ Белгород
## 613 Белгородская область Городской округ Белгород
## 614 Белгородская область Городской округ Белгород
## 615 Белгородская область Городской округ Белгород
## 616 Белгородская область Городской округ Белгород
## 617 Белгородская область Городской округ Белгород
## 618 Белгородская область Городской округ Белгород
## 619 Белгородская область Городской округ Белгород
## 620 Белгородская область Городской округ Белгород
## 621 Белгородская область Городской округ Белгород
## 622 Белгородская область Городской округ Белгород
## 623 Белгородская область Городской округ Белгород
## 624 Белгородская область Городской округ Белгород
## 625 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 626 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 627 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 628 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 629 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 630 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 631 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 632 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 633 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 634 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 635 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 636 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 637 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 638 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 639 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 640 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 641 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 642 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 643 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 644 Белгородская область Старооскольский городской округ
## 645 Брянская область Город Брянск
## 646 Брянская область Город Брянск
## 647 Брянская область Город Брянск
## 648 Брянская область Город Брянск
## 649 Брянская область Город Брянск
## 650 Брянская область Город Брянск
## 651 Брянская область Город Брянск
## 652 Брянская область Город Брянск
## 653 Брянская область Город Брянск
## 654 Брянская область Город Брянск
## 655 Брянская область Город Брянск
## 656 Брянская область Город Брянск
## 657 Брянская область Город Брянск
## 658 Брянская область Город Брянск
## 659 Брянская область Город Брянск
## 660 Брянская область Город Брянск
## 661 Брянская область Город Брянск
## 662 Брянская область Город Брянск
## 663 Брянская область Город Брянск
## 664 Брянская область Город Брянск
## 665 Брянская область Город Брянск
## 666 Брянская область Город Брянск
## 667 Брянская область Город Брянск
## 668 Брянская область Город Брянск
## 669 Брянская область Город Брянск
## 670 Брянская область Город Брянск
## 671 Брянская область Город Брянск
## 672 Владимирская область Город Владимир
## 673 Владимирская область Город Владимир
## 674 Владимирская область Город Владимир
## 675 Владимирская область Город Владимир
## 676 Владимирская область Город Владимир
## 677 Владимирская область Город Владимир
## 678 Владимирская область Город Владимир
## 679 Владимирская область Город Владимир
## 680 Владимирская область Город Владимир
## 681 Владимирская область Город Владимир
## 682 Владимирская область Город Владимир
## 683 Владимирская область Город Владимир
## 684 Владимирская область Город Владимир
## 685 Владимирская область Город Владимир
## 686 Владимирская область Город Владимир
## 687 Владимирская область Город Владимир
## 688 Владимирская область Город Владимир
## 689 Владимирская область Город Владимир
## 690 Владимирская область Город Владимир
## 691 Владимирская область Город Владимир
## 692 Владимирская область Город Владимир
## 693 Владимирская область Город Владимир
## 694 Владимирская область Город Владимир
## 695 Владимирская область Город Владимир
## 696 Владимирская область Город Владимир
## 697 Владимирская область Город Владимир
## 698 Владимирская область Город Владимир
## 699 Владимирская область Город Ковров
## 700 Владимирская область Город Ковров
## 701 Владимирская область Город Ковров
## 702 Владимирская область Город Ковров
## 703 Владимирская область Город Ковров
## 704 Владимирская область Город Ковров
## 705 Владимирская область Город Ковров
## 706 Владимирская область Город Ковров
## 707 Владимирская область Город Ковров
## 708 Владимирская область Город Ковров
## 709 Владимирская область Город Ковров
## 710 Владимирская область Город Ковров
## 711 Владимирская область Город Ковров
## 712 Владимирская область Город Ковров
## 713 Владимирская область Город Ковров
## 714 Владимирская область Город Ковров
## 715 Владимирская область Город Ковров
## 716 Владимирская область Город Ковров
## 717 Владимирская область Город Ковров
## 718 Владимирская область Город Ковров
## 719 Владимирская область Округ Муром
## 720 Владимирская область Округ Муром
## 721 Владимирская область Округ Муром
## 722 Владимирская область Округ Муром
## 723 Владимирская область Округ Муром
## 724 Владимирская область Округ Муром
## 725 Владимирская область Округ Муром
## 726 Владимирская область Округ Муром
## 727 Владимирская область Округ Муром
## 728 Владимирская область Округ Муром
## 729 Владимирская область Округ Муром
## 730 Владимирская область Округ Муром
## 731 Владимирская область Округ Муром
## 732 Владимирская область Округ Муром
## 733 Владимирская область Округ Муром
## 734 Владимирская область Округ Муром
## 735 Владимирская область Округ Муром
## 736 Владимирская область Округ Муром
## 737 Владимирская область Округ Муром
## 738 Владимирская область Округ Муром
## 739 Волгоградская область Город Волгоград
## 740 Волгоградская область Город Волгоград
## 741 Волгоградская область Город Волгоград
## 742 Волгоградская область Город Волгоград
## 743 Волгоградская область Город Волгоград
## 744 Волгоградская область Город Волгоград
## 745 Волгоградская область Город Волгоград
## 746 Волгоградская область Город Волгоград
## 747 Волгоградская область Город Волгоград
## 748 Волгоградская область Город Волгоград
## 749 Волгоградская область Город Волгоград
## 750 Волгоградская область Город Волгоград
## 751 Волгоградская область Город Волгоград
## 752 Волгоградская область Город Волгоград
## 753 Волгоградская область Город Волгоград
## 754 Волгоградская область Город Волгоград
## 755 Волгоградская область Город Волгоград
## 756 Волгоградская область Город Волгоград
## 757 Волгоградская область Город Волгоград
## 758 Волгоградская область Город Волгоград
## 759 Волгоградская область Город Волгоград
## 760 Волгоградская область Город Волгоград
## 761 Волгоградская область Город Волгоград
## 762 Волгоградская область Город Волгоград
## 763 Волгоградская область Город Волгоград
## 764 Волгоградская область Город Волгоград
## 765 Волгоградская область Город Волгоград
## 766 Волгоградская область Город Волжский
## 767 Волгоградская область Город Волжский
## 768 Волгоградская область Город Волжский
## 769 Волгоградская область Город Волжский
## 770 Волгоградская область Город Волжский
## 771 Волгоградская область Город Волжский
## 772 Волгоградская область Город Волжский
## 773 Волгоградская область Город Волжский
## 774 Волгоградская область Город Волжский
## 775 Волгоградская область Город Волжский
## 776 Волгоградская область Город Волжский
## 777 Волгоградская область Город Волжский
## 778 Волгоградская область Город Волжский
## 779 Волгоградская область Город Волжский
## 780 Волгоградская область Город Волжский
## 781 Волгоградская область Город Волжский
## 782 Волгоградская область Город Волжский
## 783 Волгоградская область Город Волжский
## 784 Волгоградская область Город Волжский
## 785 Волгоградская область Город Волжский
## 786 Волгоградская область Город Камышин
## 787 Волгоградская область Город Камышин
## 788 Волгоградская область Город Камышин
## 789 Волгоградская область Город Камышин
## 790 Волгоградская область Город Камышин
## 791 Волгоградская область Город Камышин
## 792 Волгоградская область Город Камышин
## 793 Волгоградская область Город Камышин
## 794 Волгоградская область Город Камышин
## 795 Волгоградская область Город Камышин
## 796 Волгоградская область Город Камышин
## 797 Волгоградская область Город Камышин
## 798 Волгоградская область Город Камышин
## 799 Волгоградская область Город Камышин
## 800 Волгоградская область Город Камышин
## 801 Волгоградская область Город Камышин
## 802 Волгоградская область Город Камышин
## 803 Волгоградская область Город Камышин
## 804 Волгоградская область Город Камышин
## 805 Волгоградская область Город Камышин
## 806 Вологодская область Город Вологда
## 807 Вологодская область Город Вологда
## 808 Вологодская область Город Вологда
## 809 Вологодская область Город Вологда
## 810 Вологодская область Город Вологда
## 811 Вологодская область Город Вологда
## 812 Вологодская область Город Вологда
## 813 Вологодская область Город Вологда
## 814 Вологодская область Город Вологда
## 815 Вологодская область Город Вологда
## 816 Вологодская область Город Вологда
## 817 Вологодская область Город Вологда
## 818 Вологодская область Город Вологда
## 819 Вологодская область Город Вологда
## 820 Вологодская область Город Вологда
## 821 Вологодская область Город Вологда
## 822 Вологодская область Город Вологда
## 823 Вологодская область Город Вологда
## 824 Вологодская область Город Вологда
## 825 Вологодская область Город Вологда
## 826 Вологодская область Город Вологда
## 827 Вологодская область Город Вологда
## 828 Вологодская область Город Вологда
## 829 Вологодская область Город Вологда
## 830 Вологодская область Город Вологда
## 831 Вологодская область Город Вологда
## 832 Вологодская область Город Вологда
## 833 Вологодская область Город Череповец
## 834 Вологодская область Город Череповец
## 835 Вологодская область Город Череповец
## 836 Вологодская область Город Череповец
## 837 Вологодская область Город Череповец
## 838 Вологодская область Город Череповец
## 839 Вологодская область Город Череповец
## 840 Вологодская область Город Череповец
## 841 Вологодская область Город Череповец
## 842 Вологодская область Город Череповец
## 843 Вологодская область Город Череповец
## 844 Вологодская область Город Череповец
## 845 Вологодская область Город Череповец
## 846 Вологодская область Город Череповец
## 847 Вологодская область Город Череповец
## 848 Вологодская область Город Череповец
## 849 Вологодская область Город Череповец
## 850 Вологодская область Город Череповец
## 851 Вологодская область Город Череповец
## 852 Вологодская область Город Череповец
## 853 Воронежская область город Воронеж
## 854 Воронежская область город Воронеж
## 855 Воронежская область город Воронеж
## 856 Воронежская область город Воронеж
## 857 Воронежская область город Воронеж
## 858 Воронежская область город Воронеж
## 859 Воронежская область город Воронеж
## 860 Воронежская область город Воронеж
## 861 Воронежская область город Воронеж
## 862 Воронежская область город Воронеж
## 863 Воронежская область город Воронеж
## 864 Воронежская область город Воронеж
## 865 Воронежская область город Воронеж
## 866 Воронежская область город Воронеж
## 867 Воронежская область город Воронеж
## 868 Воронежская область город Воронеж
## 869 Воронежская область город Воронеж
## 870 Воронежская область город Воронеж
## 871 Воронежская область город Воронеж
## 872 Воронежская область город Воронеж
## 873 Воронежская область город Воронеж
## 874 Воронежская область город Воронеж
## 875 Воронежская область город Воронеж
## 876 Воронежская область город Воронеж
## 877 Воронежская область город Воронеж
## 878 Воронежская область город Воронеж
## 879 Воронежская область город Воронеж
## 880 Нижегородская область Нижний Новгород
## 881 Нижегородская область Нижний Новгород
## 882 Нижегородская область Нижний Новгород
## 883 Нижегородская область Нижний Новгород
## 884 Нижегородская область Нижний Новгород
## 885 Нижегородская область Нижний Новгород
## 886 Нижегородская область Нижний Новгород
## 887 Нижегородская область Нижний Новгород
## 888 Нижегородская область Нижний Новгород
## 889 Нижегородская область Нижний Новгород
## 890 Нижегородская область Нижний Новгород
## 891 Нижегородская область Нижний Новгород
## 892 Нижегородская область Нижний Новгород
## 893 Нижегородская область Нижний Новгород
## 894 Нижегородская область Нижний Новгород
## 895 Нижегородская область Нижний Новгород
## 896 Нижегородская область Нижний Новгород
## 897 Нижегородская область Нижний Новгород
## 898 Нижегородская область Нижний Новгород
## 899 Нижегородская область Нижний Новгород
## 900 Нижегородская область Нижний Новгород
## 901 Нижегородская область Нижний Новгород
## 902 Нижегородская область Нижний Новгород
## 903 Нижегородская область Нижний Новгород
## 904 Нижегородская область Нижний Новгород
## 905 Нижегородская область Нижний Новгород
## 906 Нижегородская область Нижний Новгород
## 907 Нижегородская область Арзамас
## 908 Нижегородская область Арзамас
## 909 Нижегородская область Арзамас
## 910 Нижегородская область Арзамас
## 911 Нижегородская область Арзамас
## 912 Нижегородская область Арзамас
## 913 Нижегородская область Арзамас
## 914 Нижегородская область Арзамас
## 915 Нижегородская область Арзамас
## 916 Нижегородская область Арзамас
## 917 Нижегородская область Арзамас
## 918 Нижегородская область Арзамас
## 919 Нижегородская область Арзамас
## 920 Нижегородская область Арзамас
## 921 Нижегородская область Арзамас
## 922 Нижегородская область Арзамас
## 923 Нижегородская область Арзамас
## 924 Нижегородская область Арзамас
## 925 Нижегородская область Арзамас
## 926 Нижегородская область Арзамас
## 927 Нижегородская область Дзержинск
## 928 Нижегородская область Дзержинск
## 929 Нижегородская область Дзержинск
## 930 Нижегородская область Дзержинск
## 931 Нижегородская область Дзержинск
## 932 Нижегородская область Дзержинск
## 933 Нижегородская область Дзержинск
## 934 Нижегородская область Дзержинск
## 935 Нижегородская область Дзержинск
## 936 Нижегородская область Дзержинск
## 937 Нижегородская область Дзержинск
## 938 Нижегородская область Дзержинск
## 939 Нижегородская область Дзержинск
## 940 Нижегородская область Дзержинск
## 941 Нижегородская область Дзержинск
## 942 Нижегородская область Дзержинск
## 943 Нижегородская область Дзержинск
## 944 Нижегородская область Дзержинск
## 945 Нижегородская область Дзержинск
## 946 Нижегородская область Дзержинск
## 947 Ивановская область Город Иваново
## 948 Ивановская область Город Иваново
## 949 Ивановская область Город Иваново
## 950 Ивановская область Город Иваново
## 951 Ивановская область Город Иваново
## 952 Ивановская область Город Иваново
## 953 Ивановская область Город Иваново
## 954 Ивановская область Город Иваново
## 955 Ивановская область Город Иваново
## 956 Ивановская область Город Иваново
## 957 Ивановская область Город Иваново
## 958 Ивановская область Город Иваново
## 959 Ивановская область Город Иваново
## 960 Ивановская область Город Иваново
## 961 Ивановская область Город Иваново
## 962 Ивановская область Город Иваново
## 963 Ивановская область Город Иваново
## 964 Ивановская область Город Иваново
## 965 Ивановская область Город Иваново
## 966 Ивановская область Город Иваново
## 967 Ивановская область Город Иваново
## 968 Ивановская область Город Иваново
## 969 Ивановская область Город Иваново
## 970 Ивановская область Город Иваново
## 971 Ивановская область Город Иваново
## 972 Ивановская область Город Иваново
## 973 Ивановская область Город Иваново
## 974 Иркутская область Иркутск
## 975 Иркутская область Иркутск
## 976 Иркутская область Иркутск
## 977 Иркутская область Иркутск
## 978 Иркутская область Иркутск
## 979 Иркутская область Иркутск
## 980 Иркутская область Иркутск
## 981 Иркутская область Иркутск
## 982 Иркутская область Иркутск
## 983 Иркутская область Иркутск
## 984 Иркутская область Иркутск
## 985 Иркутская область Иркутск
## 986 Иркутская область Иркутск
## 987 Иркутская область Иркутск
## 988 Иркутская область Иркутск
## 989 Иркутская область Иркутск
## 990 Иркутская область Иркутск
## 991 Иркутская область Иркутск
## 992 Иркутская область Иркутск
## 993 Иркутская область Иркутск
## 994 Иркутская область Иркутск
## 995 Иркутская область Иркутск
## 996 Иркутская область Иркутск
## 997 Иркутская область Иркутск
## 998 Иркутская область Иркутск
## 999 Иркутская область Иркутск
## 1000 Иркутская область Иркутск
## 1001 Иркутская область Ангарский район
## 1002 Иркутская область Ангарский район
## 1003 Иркутская область Ангарский район
## 1004 Иркутская область Ангарский район
## 1005 Иркутская область Ангарский район
## 1006 Иркутская область Ангарский район
## 1007 Иркутская область Ангарский район
## 1008 Иркутская область Ангарский район
## 1009 Иркутская область Ангарский район
## 1010 Иркутская область Ангарский район
## 1011 Иркутская область Ангарский район
## 1012 Иркутская область Ангарский район
## 1013 Иркутская область Ангарский район
## 1014 Иркутская область Ангарский район
## 1015 Иркутская область Ангарский район
## 1016 Иркутская область Ангарский район
## 1017 Иркутская область Ангарский район
## 1018 Иркутская область Ангарский район
## 1019 Иркутская область Ангарский район
## 1020 Иркутская область Ангарский район
## 1021 Иркутская область Братск
## 1022 Иркутская область Братск
## 1023 Иркутская область Братск
## 1024 Иркутская область Братск
## 1025 Иркутская область Братск
## 1026 Иркутская область Братск
## 1027 Иркутская область Братск
## 1028 Иркутская область Братск
## 1029 Иркутская область Братск
## 1030 Иркутская область Братск
## 1031 Иркутская область Братск
## 1032 Иркутская область Братск
## 1033 Иркутская область Братск
## 1034 Иркутская область Братск
## 1035 Иркутская область Братск
## 1036 Иркутская область Братск
## 1037 Иркутская область Братск
## 1038 Иркутская область Братск
## 1039 Иркутская область Братск
## 1040 Иркутская область Братск
## 1041 Иркутская область Усолье-Сибирское
## 1042 Иркутская область Усолье-Сибирское
## 1043 Иркутская область Усть-Илимск
## 1044 Иркутская область Усть-Илимск
## 1045 Иркутская область Усть-Илимск
## 1046 Иркутская область Усть-Илимск
## 1047 Республика Ингушетия Магас
## 1048 Республика Ингушетия Магас
## 1049 Республика Ингушетия Магас
## 1050 Республика Ингушетия Магас
## 1051 Республика Ингушетия Магас
## 1052 Республика Ингушетия Магас
## 1053 Республика Ингушетия Магас
## 1054 Республика Ингушетия Магас
## 1055 Республика Ингушетия Магас
## 1056 Республика Ингушетия Магас
## 1057 Республика Ингушетия Магас
## 1058 Республика Ингушетия Магас
## 1059 Республика Ингушетия Магас
## 1060 Республика Ингушетия Магас
## 1061 Республика Ингушетия Магас
## 1062 Республика Ингушетия Магас
## 1063 Республика Ингушетия Магас
## 1064 Республика Ингушетия Магас
## 1065 Республика Ингушетия Назрань
## 1066 Республика Ингушетия Назрань
## 1067 Республика Ингушетия Назрань
## 1068 Республика Ингушетия Назрань
## 1069 Республика Ингушетия Назрань
## 1070 Республика Ингушетия Назрань
## 1071 Республика Ингушетия Назрань
## 1072 Республика Ингушетия Назрань
## 1073 Республика Ингушетия Назрань
## 1074 Республика Ингушетия Назрань
## 1075 Республика Ингушетия Назрань
## 1076 Республика Ингушетия Назрань
## 1077 Республика Ингушетия Назрань
## 1078 Республика Ингушетия Назрань
## 1079 Республика Ингушетия Назрань
## 1080 Республика Ингушетия Назрань
## 1081 Республика Ингушетия Назрань
## 1082 Республика Ингушетия Назрань
## 1083 Республика Ингушетия Назрань
## 1084 Республика Ингушетия Назрань
## 1085 Республика Ингушетия Назрань
## 1086 Республика Ингушетия Назрань
## 1087 Республика Ингушетия Назрань
## 1088 Республика Ингушетия Назрань
## 1089 Республика Ингушетия Назрань
## 1090 Калининградская область Город Калининградский
## 1091 Калининградская область Город Калининградский
## 1092 Калининградская область Город Калининградский
## 1093 Калининградская область Город Калининградский
## 1094 Калининградская область Город Калининградский
## 1095 Калининградская область Город Калининградский
## 1096 Калининградская область Город Калининградский
## 1097 Калининградская область Город Калининградский
## 1098 Калининградская область Город Калининградский
## 1099 Калининградская область Город Калининградский
## 1100 Калининградская область Город Калининградский
## 1101 Калининградская область Город Калининградский
## 1102 Калининградская область Город Калининградский
## 1103 Калининградская область Город Калининградский
## 1104 Калининградская область Город Калининградский
## 1105 Калининградская область Город Калининградский
## 1106 Калининградская область Город Калининградский
## 1107 Калининградская область Город Калининградский
## 1108 Калининградская область Город Калининградский
## 1109 Калининградская область Город Калининградский
## 1110 Калининградская область Город Калининградский
## 1111 Калининградская область Город Калининградский
## 1112 Калининградская область Город Калининградский
## 1113 Калининградская область Город Калининградский
## 1114 Калининградская область Город Калининградский
## 1115 Калининградская область Город Калининградский
## 1116 Калининградская область Город Калининградский
## 1117 Тверская область Город Тверь
## 1118 Тверская область Город Тверь
## 1119 Тверская область Город Тверь
## 1120 Тверская область Город Тверь
## 1121 Тверская область Город Тверь
## 1122 Тверская область Город Тверь
## 1123 Тверская область Город Тверь
## 1124 Тверская область Город Тверь
## 1125 Тверская область Город Тверь
## 1126 Тверская область Город Тверь
## 1127 Тверская область Город Тверь
## 1128 Тверская область Город Тверь
## 1129 Тверская область Город Тверь
## 1130 Тверская область Город Тверь
## 1131 Тверская область Город Тверь
## 1132 Тверская область Город Тверь
## 1133 Тверская область Город Тверь
## 1134 Тверская область Город Тверь
## 1135 Тверская область Город Тверь
## 1136 Тверская область Город Тверь
## 1137 Тверская область Город Тверь
## 1138 Тверская область Город Тверь
## 1139 Тверская область Город Тверь
## 1140 Тверская область Город Тверь
## 1141 Тверская область Город Тверь
## 1142 Тверская область Город Тверь
## 1143 Тверская область Город Тверь
## 1144 Калужская область город Калуга
## 1145 Калужская область город Калуга
## 1146 Калужская область город Калуга
## 1147 Калужская область город Калуга
## 1148 Калужская область город Калуга
## 1149 Калужская область город Калуга
## 1150 Калужская область город Калуга
## 1151 Калужская область город Калуга
## 1152 Калужская область город Калуга
## 1153 Калужская область город Калуга
## 1154 Калужская область город Калуга
## 1155 Калужская область город Калуга
## 1156 Калужская область город Калуга
## 1157 Калужская область город Калуга
## 1158 Калужская область город Калуга
## 1159 Калужская область город Калуга
## 1160 Калужская область город Калуга
## 1161 Калужская область город Калуга
## 1162 Калужская область город Калуга
## 1163 Калужская область город Калуга
## 1164 Калужская область город Калуга
## 1165 Калужская область город Калуга
## 1166 Калужская область город Калуга
## 1167 Калужская область город Калуга
## 1168 Калужская область город Калуга
## 1169 Калужская область город Калуга
## 1170 Калужская область город Калуга
## 1171 Калужская область город Обнинск
## 1172 Калужская область город Обнинск
## 1173 Калужская область город Обнинск
## 1174 Калужская область город Обнинск
## 1175 Калужская область город Обнинск
## 1176 Калужская область город Обнинск
## 1177 Калужская область город Обнинск
## 1178 Калужская область город Обнинск
## 1179 Калужская область город Обнинск
## 1180 Калужская область город Обнинск
## 1181 Калужская область город Обнинск
## 1182 Калужская область город Обнинск
## 1183 Калужская область город Обнинск
## 1184 Калужская область город Обнинск
## 1185 Калужская область город Обнинск
## 1186 Калужская область город Обнинск
## 1187 Калужская область город Обнинск
## 1188 Калужская область город Обнинск
## 1189 Калужская область город Обнинск
## 1190 Калужская область город Обнинск
## 1191 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1192 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1193 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1194 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1195 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1196 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1197 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1198 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1199 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1200 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1201 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1202 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1203 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1204 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1205 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1206 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1207 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1208 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1209 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1210 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1211 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1212 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1213 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1214 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1215 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1216 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1217 Камчатский край Петропавловск-Камчатский городской округ
## 1218 Кемеровская область Кемеровский
## 1219 Кемеровская область Кемеровский
## 1220 Кемеровская область Кемеровский
## 1221 Кемеровская область Кемеровский
## 1222 Кемеровская область Кемеровский
## 1223 Кемеровская область Кемеровский
## 1224 Кемеровская область Кемеровский
## 1225 Кемеровская область Кемеровский
## 1226 Кемеровская область Кемеровский
## 1227 Кемеровская область Кемеровский
## 1228 Кемеровская область Кемеровский
## 1229 Кемеровская область Кемеровский
## 1230 Кемеровская область Кемеровский
## 1231 Кемеровская область Кемеровский
## 1232 Кемеровская область Кемеровский
## 1233 Кемеровская область Кемеровский
## 1234 Кемеровская область Кемеровский
## 1235 Кемеровская область Кемеровский
## 1236 Кемеровская область Кемеровский
## 1237 Кемеровская область Кемеровский
## 1238 Кемеровская область Кемеровский
## 1239 Кемеровская область Кемеровский
## 1240 Кемеровская область Кемеровский
## 1241 Кемеровская область Кемеровский
## 1242 Кемеровская область Кемеровский
## 1243 Кемеровская область Кемеровский
## 1244 Кемеровская область Кемеровский
## 1245 Кемеровская область Беловский
## 1246 Кемеровская область Беловский
## 1247 Кемеровская область Беловский
## 1248 Кемеровская область Беловский
## 1249 Кемеровская область Беловский
## 1250 Кемеровская область Беловский
## 1251 Кемеровская область Беловский
## 1252 Кемеровская область Беловский
## 1253 Кемеровская область Беловский
## 1254 Кемеровская область Беловский
## 1255 Кемеровская область Беловский
## 1256 Кемеровская область Беловский
## 1257 Кемеровская область Беловский
## 1258 Кемеровская область Беловский
## 1259 Кемеровская область Беловский
## 1260 Кемеровская область Беловский
## 1261 Кемеровская область Беловский
## 1262 Кемеровская область Беловский
## 1263 Кемеровская область Беловский
## 1264 Кемеровская область Беловский
## 1265 Кемеровская область Киселёвский
## 1266 Кемеровская область Киселёвский
## 1267 Кемеровская область Киселёвский
## 1268 Кемеровская область Киселёвский
## 1269 Кемеровская область Киселёвский
## 1270 Кемеровская область Киселёвский
## 1271 Кемеровская область Киселёвский
## 1272 Кемеровская область Киселёвский
## 1273 Кемеровская область Киселёвский
## 1274 Кемеровская область Киселёвский
## 1275 Кемеровская область Киселёвский
## 1276 Кемеровская область Киселёвский
## 1277 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1278 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1279 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1280 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1281 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1282 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1283 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1284 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1285 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1286 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1287 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1288 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1289 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1290 Кемеровская область Ленинск-Кузнецкий
## 1291 Кемеровская область Междуреченский
## 1292 Кемеровская область Междуреченский
## 1293 Кемеровская область Междуреченский
## 1294 Кемеровская область Междуреченский
## 1295 Кемеровская область Междуреченский
## 1296 Кемеровская область Междуреченский
## 1297 Кемеровская область Междуреченский
## 1298 Кемеровская область Междуреченский
## settlement oktmo latitude_dd longitude_dd year
## 1 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 1985
## 2 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 1990
## 3 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 1995
## 4 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 1996
## 5 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 1997
## 6 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 1998
## 7 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 1999
## 8 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2000
## 9 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2001
## 10 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2002
## 11 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2003
## 12 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2004
## 13 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2005
## 14 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2006
## 15 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2007
## 16 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2008
## 17 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2009
## 18 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2010
## 19 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2011
## 20 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2012
## 21 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2013
## 22 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2014
## 23 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2015
## 24 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2016
## 25 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2017
## 26 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2018
## 27 Барнаул 1701000001 53.34806 83.78000 2019
## 28 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2000
## 29 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2001
## 30 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2002
## 31 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2003
## 32 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2004
## 33 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2005
## 34 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2006
## 35 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2007
## 36 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2008
## 37 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2009
## 38 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2010
## 39 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2011
## 40 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2012
## 41 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2013
## 42 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2014
## 43 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2015
## 44 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2016
## 45 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2017
## 46 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2018
## 47 Бийск 1705000001 52.53917 85.21389 2019
## 48 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2000
## 49 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2001
## 50 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2002
## 51 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2003
## 52 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2004
## 53 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2005
## 54 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2006
## 55 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2007
## 56 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2008
## 57 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2009
## 58 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2010
## 59 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2011
## 60 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2012
## 61 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2013
## 62 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2014
## 63 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2015
## 64 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2016
## 65 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2017
## 66 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2018
## 67 Рубцовск 1716000001 51.50111 81.20778 2019
## 68 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 1985
## 69 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 1990
## 70 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 1995
## 71 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 1996
## 72 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 1997
## 73 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 1998
## 74 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 1999
## 75 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2000
## 76 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2001
## 77 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2002
## 78 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2003
## 79 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2004
## 80 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2005
## 81 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2006
## 82 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2007
## 83 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2008
## 84 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2009
## 85 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2010
## 86 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2011
## 87 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2012
## 88 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2013
## 89 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2014
## 90 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2015
## 91 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2016
## 92 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2017
## 93 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2018
## 94 Краснодар 3701000001 45.04028 38.97611 2019
## 95 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2000
## 96 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2001
## 97 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2002
## 98 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2003
## 99 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2004
## 100 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2005
## 101 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2006
## 102 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2007
## 103 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2008
## 104 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2009
## 105 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2010
## 106 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2011
## 107 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2012
## 108 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2013
## 109 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2014
## 110 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2015
## 111 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2016
## 112 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2017
## 113 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2018
## 114 Армавир 3705000001 45.00111 41.13250 2019
## 115 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2000
## 116 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2001
## 117 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2002
## 118 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2003
## 119 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2004
## 120 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2005
## 121 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2006
## 122 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2007
## 123 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2008
## 124 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2009
## 125 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2010
## 126 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2011
## 127 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2012
## 128 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2013
## 129 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2014
## 130 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2015
## 131 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2016
## 132 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2017
## 133 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2018
## 134 Новороссийск 3720000001 44.72361 37.76861 2019
## 135 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2000
## 136 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2001
## 137 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2002
## 138 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2003
## 139 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2004
## 140 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2005
## 141 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2006
## 142 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2007
## 143 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2008
## 144 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2009
## 145 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2010
## 146 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2011
## 147 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2012
## 148 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2013
## 149 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2014
## 150 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2015
## 151 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2016
## 152 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2017
## 153 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2018
## 154 Сочи 3726000001 43.58556 39.72306 2019
## 155 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 1991
## 156 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 1995
## 157 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 1996
## 158 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 1997
## 159 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 1998
## 160 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 1999
## 161 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 2000
## 162 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 2001
## 163 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 2002
## 164 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 2003
## 165 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 2004
## 166 Дудинка 4653101001 69.40556 86.17778 2005
## 167 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 1991
## 168 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 1995
## 169 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 1996
## 170 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 1997
## 171 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 1998
## 172 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 1999
## 173 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2000
## 174 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2001
## 175 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2002
## 176 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2003
## 177 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2004
## 178 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2005
## 179 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2006
## 180 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2007
## 181 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2008
## 182 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2009
## 183 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2010
## 184 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2011
## 185 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2012
## 186 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2013
## 187 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2014
## 188 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2015
## 189 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2016
## 190 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2017
## 191 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2018
## 192 Красноярск 4701000001 56.01056 92.85250 2019
## 193 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2000
## 194 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2001
## 195 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2002
## 196 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2003
## 197 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2004
## 198 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2005
## 199 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2006
## 200 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2007
## 201 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2008
## 202 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2009
## 203 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2010
## 204 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2011
## 205 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2012
## 206 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2013
## 207 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2014
## 208 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2015
## 209 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2016
## 210 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2017
## 211 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2018
## 212 Ачинск 4703000001 56.26944 90.49528 2019
## 213 Канск 4720000001 56.20500 95.70500 2000
## 214 Канск 4720000001 56.20500 95.70500 2001
## 215 Канск 4720000001 56.20500 95.70500 2002
## 216 Канск 4720000001 56.20500 95.70500 2003
## 217 Канск 4720000001 56.20500 95.70500 2004
## 218 Канск 4720000001 56.20500 95.70500 2005
## 219 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2000
## 220 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2001
## 221 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2002
## 222 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2003
## 223 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2004
## 224 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2005
## 225 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2006
## 226 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2007
## 227 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2008
## 228 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2009
## 229 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2010
## 230 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2011
## 231 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2012
## 232 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2013
## 233 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2014
## 234 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2015
## 235 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2016
## 236 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2017
## 237 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2018
## 238 Норильск 4729000001 69.34917 88.20111 2019
## 239 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 1985
## 240 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 1990
## 241 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 1995
## 242 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 1996
## 243 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 1997
## 244 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 1998
## 245 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 1999
## 246 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2000
## 247 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2001
## 248 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2002
## 249 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2003
## 250 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2004
## 251 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2005
## 252 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2006
## 253 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2007
## 254 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2008
## 255 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2009
## 256 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2010
## 257 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2011
## 258 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2012
## 259 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2013
## 260 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2014
## 261 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2015
## 262 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2016
## 263 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2017
## 264 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2018
## 265 Владивосток 5701000001 43.11528 131.88528 2019
## 266 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2000
## 267 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2001
## 268 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2002
## 269 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2003
## 270 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2004
## 271 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2005
## 272 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2006
## 273 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2007
## 274 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2008
## 275 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2009
## 276 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2010
## 277 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2011
## 278 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2012
## 279 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2013
## 280 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2014
## 281 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2015
## 282 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2016
## 283 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2017
## 284 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2018
## 285 Артем 5705000001 43.36222 132.18139 2019
## 286 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2000
## 287 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2001
## 288 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2002
## 289 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2003
## 290 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2004
## 291 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2005
## 292 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2006
## 293 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2007
## 294 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2008
## 295 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2009
## 296 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2010
## 297 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2011
## 298 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2012
## 299 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2013
## 300 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2014
## 301 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2015
## 302 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2016
## 303 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2017
## 304 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2018
## 305 Находка 5714000001 42.82417 132.89278 2019
## 306 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2000
## 307 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2001
## 308 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2002
## 309 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2003
## 310 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2004
## 311 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2005
## 312 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2006
## 313 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2007
## 314 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2008
## 315 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2009
## 316 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2010
## 317 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2011
## 318 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2012
## 319 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2013
## 320 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2014
## 321 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2015
## 322 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2016
## 323 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2017
## 324 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2018
## 325 Уссурийск 5723000001 43.79722 131.95167 2019
## 326 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 1985
## 327 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 1990
## 328 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 1995
## 329 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 1996
## 330 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 1997
## 331 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 1998
## 332 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 1999
## 333 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2000
## 334 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2001
## 335 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2002
## 336 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2003
## 337 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2004
## 338 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2005
## 339 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2006
## 340 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2007
## 341 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2008
## 342 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2009
## 343 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2010
## 344 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2011
## 345 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2012
## 346 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2013
## 347 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2014
## 348 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2015
## 349 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2016
## 350 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2017
## 351 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2018
## 352 Ставрополь 7701000001 45.04444 41.96917 2019
## 353 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2010
## 354 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2011
## 355 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2012
## 356 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2013
## 357 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2014
## 358 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2015
## 359 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2016
## 360 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2017
## 361 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2018
## 362 Ессентуки 7710000001 44.04444 42.85889 2019
## 363 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2000
## 364 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2001
## 365 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2002
## 366 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2003
## 367 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2004
## 368 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2005
## 369 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2006
## 370 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2007
## 371 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2008
## 372 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2009
## 373 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2010
## 374 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2011
## 375 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2012
## 376 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2013
## 377 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2014
## 378 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2015
## 379 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2016
## 380 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2017
## 381 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2018
## 382 Кисловодск 7715000001 43.90528 42.71667 2019
## 383 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2000
## 384 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2001
## 385 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2002
## 386 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2003
## 387 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2004
## 388 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2005
## 389 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2006
## 390 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2007
## 391 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2008
## 392 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2009
## 393 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2010
## 394 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2011
## 395 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2012
## 396 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2013
## 397 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2014
## 398 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2015
## 399 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2016
## 400 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2017
## 401 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2018
## 402 Невинномысск 7724000001 44.63833 41.93611 2019
## 403 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2000
## 404 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2001
## 405 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2002
## 406 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2003
## 407 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2004
## 408 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2005
## 409 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2006
## 410 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2007
## 411 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2008
## 412 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2009
## 413 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2010
## 414 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2011
## 415 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2012
## 416 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2013
## 417 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2014
## 418 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2015
## 419 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2016
## 420 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2017
## 421 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2018
## 422 Пятигорск 7727000001 44.03972 43.07083 2019
## 423 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 1985
## 424 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 1990
## 425 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 1995
## 426 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 1996
## 427 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 1997
## 428 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 1998
## 429 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 1999
## 430 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2000
## 431 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2001
## 432 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2002
## 433 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2003
## 434 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2004
## 435 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2005
## 436 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2006
## 437 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2007
## 438 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2008
## 439 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2009
## 440 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2010
## 441 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2011
## 442 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2012
## 443 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2013
## 444 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2014
## 445 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2015
## 446 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2016
## 447 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2017
## 448 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2018
## 449 Хабаровск 8701000001 48.47250 135.05778 2019
## 450 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2000
## 451 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2001
## 452 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2002
## 453 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2003
## 454 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2004
## 455 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2005
## 456 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2006
## 457 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2007
## 458 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2008
## 459 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2009
## 460 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2010
## 461 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2011
## 462 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2012
## 463 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2013
## 464 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2014
## 465 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2015
## 466 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2016
## 467 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2017
## 468 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2018
## 469 Комсомольск-на-Амуре 8709000001 50.55000 137.00806 2019
## 470 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 1985
## 471 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 1990
## 472 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 1995
## 473 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 1996
## 474 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 1997
## 475 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 1998
## 476 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 1999
## 477 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2000
## 478 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2001
## 479 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2002
## 480 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2003
## 481 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2004
## 482 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2005
## 483 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2006
## 484 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2007
## 485 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2008
## 486 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2009
## 487 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2010
## 488 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2011
## 489 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2012
## 490 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2013
## 491 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2014
## 492 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2015
## 493 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2016
## 494 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2017
## 495 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2018
## 496 Благовещенск 10701000001 50.29056 127.52722 2019
## 497 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 1985
## 498 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 1990
## 499 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 1995
## 500 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 1996
## 501 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 1997
## 502 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 1998
## 503 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 1999
## 504 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2000
## 505 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2001
## 506 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2002
## 507 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2003
## 508 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2004
## 509 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2005
## 510 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2006
## 511 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2007
## 512 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2008
## 513 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2009
## 514 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2010
## 515 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2011
## 516 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2012
## 517 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2013
## 518 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2014
## 519 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2015
## 520 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2016
## 521 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2017
## 522 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2018
## 523 Архангельск 11701000001 64.54306 40.53722 2019
## 524 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2000
## 525 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2001
## 526 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2002
## 527 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2003
## 528 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2004
## 529 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2005
## 530 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2006
## 531 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2007
## 532 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2008
## 533 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2009
## 534 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2010
## 535 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2011
## 536 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2012
## 537 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2013
## 538 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2014
## 539 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2015
## 540 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2016
## 541 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2017
## 542 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2018
## 543 Северодвинск 11730000001 64.56250 39.81806 2019
## 544 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 1985
## 545 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 1990
## 546 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 1995
## 547 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 1996
## 548 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 1997
## 549 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 1998
## 550 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 1999
## 551 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2000
## 552 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2001
## 553 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2002
## 554 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2003
## 555 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2004
## 556 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2005
## 557 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2006
## 558 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2007
## 559 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2008
## 560 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2009
## 561 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2010
## 562 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2011
## 563 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2012
## 564 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2013
## 565 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2014
## 566 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2015
## 567 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2016
## 568 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2017
## 569 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2018
## 570 Нарьян-Мар 11851000001 67.63806 53.00694 2019
## 571 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 1985
## 572 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 1990
## 573 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 1995
## 574 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 1996
## 575 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 1997
## 576 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 1998
## 577 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 1999
## 578 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2000
## 579 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2001
## 580 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2002
## 581 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2003
## 582 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2004
## 583 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2005
## 584 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2006
## 585 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2007
## 586 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2008
## 587 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2009
## 588 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2010
## 589 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2011
## 590 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2012
## 591 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2013
## 592 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2014
## 593 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2015
## 594 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2016
## 595 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2017
## 596 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2018
## 597 Астрахань 12701000001 46.33333 48.03333 2019
## 598 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 1985
## 599 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 1990
## 600 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 1995
## 601 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 1996
## 602 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 1997
## 603 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 1998
## 604 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 1999
## 605 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2000
## 606 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2001
## 607 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2002
## 608 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2003
## 609 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2004
## 610 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2005
## 611 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2006
## 612 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2007
## 613 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2008
## 614 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2009
## 615 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2010
## 616 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2011
## 617 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2012
## 618 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2013
## 619 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2014
## 620 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2015
## 621 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2016
## 622 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2017
## 623 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2018
## 624 Белгород 14701000001 50.59750 36.58889 2019
## 625 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2000
## 626 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2001
## 627 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2002
## 628 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2003
## 629 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2004
## 630 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2005
## 631 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2006
## 632 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2007
## 633 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2008
## 634 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2009
## 635 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2010
## 636 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2011
## 637 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2012
## 638 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2013
## 639 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2014
## 640 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2015
## 641 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2016
## 642 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2017
## 643 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2018
## 644 Старый Оскол 14740000001 51.29806 37.83333 2019
## 645 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 1985
## 646 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 1990
## 647 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 1995
## 648 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 1996
## 649 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 1997
## 650 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 1998
## 651 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 1999
## 652 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2000
## 653 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2001
## 654 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2002
## 655 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2003
## 656 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2004
## 657 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2005
## 658 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2006
## 659 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2007
## 660 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2008
## 661 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2009
## 662 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2010
## 663 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2011
## 664 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2012
## 665 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2013
## 666 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2014
## 667 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2015
## 668 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2016
## 669 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2017
## 670 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2018
## 671 Брянск 15701000001 53.24278 34.36667 2019
## 672 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 1985
## 673 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 1990
## 674 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 1995
## 675 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 1996
## 676 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 1997
## 677 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 1998
## 678 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 1999
## 679 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2000
## 680 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2001
## 681 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2002
## 682 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2003
## 683 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2004
## 684 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2005
## 685 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2006
## 686 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2007
## 687 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2008
## 688 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2009
## 689 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2010
## 690 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2011
## 691 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2012
## 692 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2013
## 693 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2014
## 694 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2015
## 695 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2016
## 696 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2017
## 697 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2018
## 698 Владимир 17701000001 56.13333 40.41667 2019
## 699 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2000
## 700 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2001
## 701 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2002
## 702 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2003
## 703 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2004
## 704 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2005
## 705 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2006
## 706 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2007
## 707 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2008
## 708 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2009
## 709 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2010
## 710 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2011
## 711 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2012
## 712 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2013
## 713 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2014
## 714 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2015
## 715 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2016
## 716 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2017
## 717 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2018
## 718 Ковров 17725000001 56.36361 41.31111 2019
## 719 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2000
## 720 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2001
## 721 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2002
## 722 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2003
## 723 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2004
## 724 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2005
## 725 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2006
## 726 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2007
## 727 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2008
## 728 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2009
## 729 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2010
## 730 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2011
## 731 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2012
## 732 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2013
## 733 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2014
## 734 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2015
## 735 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2016
## 736 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2017
## 737 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2018
## 738 Муром 17735000001 55.57917 42.05250 2019
## 739 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 1985
## 740 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 1990
## 741 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 1995
## 742 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 1996
## 743 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 1997
## 744 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 1998
## 745 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 1999
## 746 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2000
## 747 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2001
## 748 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2002
## 749 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2003
## 750 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2004
## 751 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2005
## 752 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2006
## 753 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2007
## 754 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2008
## 755 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2009
## 756 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2010
## 757 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2011
## 758 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2012
## 759 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2013
## 760 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2014
## 761 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2015
## 762 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2016
## 763 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2017
## 764 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2018
## 765 Волгоград 18701000001 48.71056 44.51667 2019
## 766 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2000
## 767 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2001
## 768 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2002
## 769 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2003
## 770 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2004
## 771 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2005
## 772 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2006
## 773 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2007
## 774 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2008
## 775 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2009
## 776 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2010
## 777 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2011
## 778 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2012
## 779 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2013
## 780 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2014
## 781 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2015
## 782 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2016
## 783 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2017
## 784 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2018
## 785 Волжский 18710000001 48.79778 44.74611 2019
## 786 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2000
## 787 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2001
## 788 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2002
## 789 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2003
## 790 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2004
## 791 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2005
## 792 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2006
## 793 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2007
## 794 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2008
## 795 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2009
## 796 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2010
## 797 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2011
## 798 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2012
## 799 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2013
## 800 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2014
## 801 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2015
## 802 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2016
## 803 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2017
## 804 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2018
## 805 Камышин 18715000001 50.08361 45.40722 2019
## 806 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 1985
## 807 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 1990
## 808 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 1995
## 809 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 1996
## 810 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 1997
## 811 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 1998
## 812 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 1999
## 813 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2000
## 814 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2001
## 815 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2002
## 816 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2003
## 817 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2004
## 818 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2005
## 819 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2006
## 820 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2007
## 821 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2008
## 822 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2009
## 823 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2010
## 824 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2011
## 825 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2012
## 826 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2013
## 827 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2014
## 828 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2015
## 829 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2016
## 830 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2017
## 831 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2018
## 832 Вологда 19701000001 59.21889 39.89333 2019
## 833 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2000
## 834 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2001
## 835 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2002
## 836 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2003
## 837 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2004
## 838 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2005
## 839 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2006
## 840 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2007
## 841 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2008
## 842 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2009
## 843 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2010
## 844 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2011
## 845 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2012
## 846 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2013
## 847 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2014
## 848 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2015
## 849 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2016
## 850 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2017
## 851 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2018
## 852 Череповец 19730000001 59.12750 37.90694 2019
## 853 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 1985
## 854 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 1990
## 855 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 1995
## 856 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 1996
## 857 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 1997
## 858 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 1998
## 859 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 1999
## 860 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2000
## 861 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2001
## 862 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2002
## 863 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2003
## 864 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2004
## 865 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2005
## 866 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2006
## 867 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2007
## 868 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2008
## 869 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2009
## 870 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2010
## 871 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2011
## 872 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2012
## 873 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2013
## 874 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2014
## 875 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2015
## 876 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2016
## 877 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2017
## 878 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2018
## 879 Воронеж 20701000001 51.66167 39.20028 2019
## 880 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 1985
## 881 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 1990
## 882 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 1995
## 883 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 1996
## 884 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 1997
## 885 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 1998
## 886 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 1999
## 887 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2000
## 888 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2001
## 889 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2002
## 890 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2003
## 891 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2004
## 892 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2005
## 893 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2006
## 894 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2007
## 895 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2008
## 896 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2009
## 897 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2010
## 898 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2011
## 899 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2012
## 900 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2013
## 901 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2014
## 902 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2015
## 903 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2016
## 904 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2017
## 905 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2018
## 906 Нижний Новгород 22701000001 56.32694 44.00611 2019
## 907 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2000
## 908 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2001
## 909 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2002
## 910 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2003
## 911 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2004
## 912 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2005
## 913 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2006
## 914 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2007
## 915 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2008
## 916 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2009
## 917 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2010
## 918 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2011
## 919 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2012
## 920 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2013
## 921 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2014
## 922 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2015
## 923 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2016
## 924 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2017
## 925 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2018
## 926 Арзамас 22703000001 55.38778 43.81556 2019
## 927 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2000
## 928 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2001
## 929 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2002
## 930 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2003
## 931 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2004
## 932 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2005
## 933 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2006
## 934 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2007
## 935 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2008
## 936 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2009
## 937 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2010
## 938 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2011
## 939 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2012
## 940 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2013
## 941 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2014
## 942 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2015
## 943 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2016
## 944 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2017
## 945 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2018
## 946 Дзержинск 22721000001 56.23833 43.46167 2019
## 947 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 1985
## 948 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 1990
## 949 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 1995
## 950 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 1996
## 951 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 1997
## 952 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 1998
## 953 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 1999
## 954 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2000
## 955 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2001
## 956 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2002
## 957 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2003
## 958 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2004
## 959 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2005
## 960 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2006
## 961 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2007
## 962 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2008
## 963 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2009
## 964 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2010
## 965 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2011
## 966 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2012
## 967 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2013
## 968 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2014
## 969 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2015
## 970 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2016
## 971 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2017
## 972 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2018
## 973 Иваново 24701000001 57.00028 40.97389 2019
## 974 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 1985
## 975 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 1990
## 976 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 1995
## 977 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 1996
## 978 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 1997
## 979 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 1998
## 980 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 1999
## 981 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2000
## 982 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2001
## 983 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2002
## 984 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2003
## 985 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2004
## 986 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2005
## 987 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2006
## 988 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2007
## 989 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2008
## 990 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2009
## 991 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2010
## 992 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2011
## 993 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2012
## 994 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2013
## 995 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2014
## 996 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2015
## 997 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2016
## 998 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2017
## 999 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2018
## 1000 Иркутск 25701000001 52.28639 104.28056 2019
## 1001 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2000
## 1002 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2001
## 1003 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2002
## 1004 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2003
## 1005 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2004
## 1006 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2005
## 1007 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2006
## 1008 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2007
## 1009 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2008
## 1010 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2009
## 1011 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2010
## 1012 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2011
## 1013 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2012
## 1014 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2013
## 1015 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2014
## 1016 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2015
## 1017 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2016
## 1018 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2017
## 1019 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2018
## 1020 Ангарск 25703000001 52.54417 103.88806 2019
## 1021 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2000
## 1022 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2001
## 1023 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2002
## 1024 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2003
## 1025 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2004
## 1026 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2005
## 1027 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2006
## 1028 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2007
## 1029 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2008
## 1030 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2009
## 1031 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2010
## 1032 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2011
## 1033 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2012
## 1034 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2013
## 1035 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2014
## 1036 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2015
## 1037 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2016
## 1038 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2017
## 1039 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2018
## 1040 Братск 25714000001 56.15139 101.63417 2019
## 1041 Усолье-Сибирское 25736000001 52.75667 103.63889 2000
## 1042 Усолье-Сибирское 25736000001 52.75667 103.63889 2001
## 1043 Усть-Илимск 25738000001 57.94306 102.74139 2000
## 1044 Усть-Илимск 25738000001 57.94306 102.74139 2001
## 1045 Усть-Илимск 25738000001 57.94306 102.74139 2002
## 1046 Усть-Илимск 25738000001 57.94306 102.74139 2003
## 1047 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2002
## 1048 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2003
## 1049 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2004
## 1050 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2005
## 1051 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2006
## 1052 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2007
## 1053 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2008
## 1054 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2009
## 1055 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2010
## 1056 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2011
## 1057 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2012
## 1058 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2013
## 1059 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2014
## 1060 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2015
## 1061 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2016
## 1062 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2017
## 1063 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2018
## 1064 Магас 26701000001 43.16750 44.80917 2019
## 1065 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 1990
## 1066 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 1995
## 1067 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 1996
## 1068 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 1997
## 1069 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 1998
## 1070 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 1999
## 1071 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2000
## 1072 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2001
## 1073 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2002
## 1074 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2003
## 1075 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2004
## 1076 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2005
## 1077 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2006
## 1078 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2007
## 1079 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2008
## 1080 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2009
## 1081 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2011
## 1082 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2012
## 1083 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2013
## 1084 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2014
## 1085 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2015
## 1086 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2016
## 1087 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2017
## 1088 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2018
## 1089 Назрань 26706000001 43.22556 44.77111 2019
## 1090 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 1985
## 1091 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 1990
## 1092 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 1995
## 1093 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 1996
## 1094 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 1997
## 1095 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 1998
## 1096 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 1999
## 1097 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2000
## 1098 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2001
## 1099 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2002
## 1100 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2003
## 1101 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2004
## 1102 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2005
## 1103 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2006
## 1104 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2007
## 1105 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2008
## 1106 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2009
## 1107 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2010
## 1108 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2011
## 1109 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2012
## 1110 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2013
## 1111 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2014
## 1112 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2015
## 1113 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2016
## 1114 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2017
## 1115 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2018
## 1116 Калининград 27701000001 54.70000 20.45000 2019
## 1117 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 1985
## 1118 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 1990
## 1119 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 1995
## 1120 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 1996
## 1121 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 1997
## 1122 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 1998
## 1123 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 1999
## 1124 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2000
## 1125 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2001
## 1126 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2002
## 1127 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2003
## 1128 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2004
## 1129 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2005
## 1130 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2006
## 1131 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2007
## 1132 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2008
## 1133 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2009
## 1134 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2010
## 1135 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2011
## 1136 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2012
## 1137 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2013
## 1138 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2014
## 1139 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2015
## 1140 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2016
## 1141 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2017
## 1142 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2018
## 1143 Тверь 28701000001 56.85861 35.92083 2019
## 1144 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 1985
## 1145 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 1990
## 1146 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 1995
## 1147 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 1996
## 1148 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 1997
## 1149 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 1998
## 1150 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 1999
## 1151 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2000
## 1152 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2001
## 1153 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2002
## 1154 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2003
## 1155 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2004
## 1156 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2005
## 1157 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2006
## 1158 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2007
## 1159 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2008
## 1160 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2009
## 1161 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2010
## 1162 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2011
## 1163 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2012
## 1164 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2013
## 1165 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2014
## 1166 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2015
## 1167 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2016
## 1168 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2017
## 1169 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2018
## 1170 Калуга 29701000001 54.53583 36.24833 2019
## 1171 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2000
## 1172 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2001
## 1173 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2002
## 1174 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2003
## 1175 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2004
## 1176 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2005
## 1177 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2006
## 1178 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2007
## 1179 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2008
## 1180 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2009
## 1181 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2010
## 1182 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2011
## 1183 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2012
## 1184 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2013
## 1185 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2014
## 1186 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2015
## 1187 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2016
## 1188 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2017
## 1189 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2018
## 1190 Обнинск 29715000001 55.11194 36.58667 2019
## 1191 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 1985
## 1192 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 1990
## 1193 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 1995
## 1194 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 1996
## 1195 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 1997
## 1196 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 1998
## 1197 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 1999
## 1198 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2000
## 1199 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2001
## 1200 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2002
## 1201 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2003
## 1202 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2004
## 1203 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2005
## 1204 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2006
## 1205 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2007
## 1206 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2008
## 1207 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2009
## 1208 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2010
## 1209 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2011
## 1210 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2012
## 1211 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2013
## 1212 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2014
## 1213 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2015
## 1214 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2016
## 1215 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2017
## 1216 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2018
## 1217 Петропавловск-Камчатский 30701000001 53.03694 158.65583 2019
## 1218 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 1985
## 1219 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 1990
## 1220 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 1995
## 1221 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 1996
## 1222 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 1997
## 1223 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 1998
## 1224 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 1999
## 1225 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2000
## 1226 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2001
## 1227 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2002
## 1228 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2003
## 1229 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2004
## 1230 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2005
## 1231 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2006
## 1232 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2007
## 1233 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2008
## 1234 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2009
## 1235 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2010
## 1236 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2011
## 1237 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2012
## 1238 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2013
## 1239 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2014
## 1240 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2015
## 1241 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2016
## 1242 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2017
## 1243 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2018
## 1244 Кемерово 32701000001 55.35417 86.08972 2019
## 1245 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2000
## 1246 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2001
## 1247 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2002
## 1248 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2003
## 1249 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2004
## 1250 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2005
## 1251 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2006
## 1252 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2007
## 1253 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2008
## 1254 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2009
## 1255 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2010
## 1256 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2011
## 1257 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2012
## 1258 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2013
## 1259 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2014
## 1260 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2015
## 1261 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2016
## 1262 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2017
## 1263 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2018
## 1264 Белово 32707000001 54.42222 86.30361 2019
## 1265 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2000
## 1266 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2001
## 1267 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2002
## 1268 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2003
## 1269 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2004
## 1270 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2005
## 1271 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2006
## 1272 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2007
## 1273 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2008
## 1274 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2009
## 1275 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2010
## 1276 Киселевск 32716000001 54.00611 86.63667 2011
## 1277 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2000
## 1278 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2001
## 1279 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2002
## 1280 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2003
## 1281 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2004
## 1282 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2005
## 1283 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2006
## 1284 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2007
## 1285 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2008
## 1286 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2009
## 1287 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2010
## 1288 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2011
## 1289 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2012
## 1290 Ленинск-Кузнецкий 32719000001 54.66361 86.16222 2013
## 1291 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2000
## 1292 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2001
## 1293 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2002
## 1294 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2003
## 1295 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2004
## 1296 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2005
## 1297 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2006
## 1298 Междуреченск 32725000001 53.68667 88.07028 2007
## assets assets_depreciation assets_exhausted assets_new birth
## 1 NA NA NA NA 16.0
## 2 NA NA NA NA 12.1
## 3 NA NA NA NA 7.9
## 4 NA NA NA NA 7.6
## 5 NA NA NA NA 7.6
## 6 NA NA NA NA 8.2
## 7 NA NA NA NA 8.1
## 8 NA NA NA NA 8.7
## 9 NA NA NA NA 9.2
## 10 NA NA NA NA 10.3
## 11 NA NA NA NA 10.2
## 12 NA NA NA NA 10.7
## 13 NA NA NA NA 10.6
## 14 NA NA NA NA 10.1
## 15 NA NA NA NA 10.7
## 16 183875.433 27.9 3.8 NA 11.8
## 17 204705.321 30.4 4.4 NA 12.0
## 18 213598.200 33.4 5.7 15405.9 12.1
## 19 244844.800 35.6 9.9 20858.6 11.8
## 20 278479.500 36.9 9.5 28649.5 12.8
## 21 307051.500 40.0 9.9 27012.4 12.9
## 22 282392.500 41.4 10.7 23352.9 12.9
## 23 298187.600 46.1 12.5 16755.6 13.7
## 24 325985.800 48.0 14.4 18623.1 13.3
## 25 352592.700 52.1 16.2 21368.4 11.9
## 26 372610.100 50.9 19.7 31695.0 10.8
## 27 430407.300 52.4 24.0 29633.6 9.8
## 28 NA NA NA NA 8.7
## 29 NA NA NA NA 9.2
## 30 NA NA NA NA 9.6
## 31 NA NA NA NA 10.7
## 32 NA NA NA NA 10.3
## 33 NA NA NA NA 9.7
## 34 NA NA NA NA 9.8
## 35 NA NA NA NA 10.7
## 36 14432.256 51.6 14.2 NA 12.3
## 37 18807.779 40.3 11.1 NA 12.6
## 38 19967.100 42.5 11.9 1817.9 12.1
## 39 23096.900 39.0 13.9 2399.8 12.1
## 40 26111.100 39.3 11.1 2941.4 13.5
## 41 30169.900 42.3 11.2 2509.3 13.3
## 42 33344.500 46.1 11.2 1939.8 12.7
## 43 34436.000 49.0 18.0 1970.9 13.1
## 44 36673.200 52.8 21.8 1709.3 11.6
## 45 38775.000 53.8 22.9 2580.4 9.8
## 46 41924.000 53.2 21.2 3824.2 9.3
## 47 42882.700 53.1 24.4 2593.7 8.9
## 48 NA NA NA NA 8.5
## 49 NA NA NA NA 8.5
## 50 NA NA NA NA 9.6
## 51 NA NA NA NA 9.6
## 52 NA NA NA NA 9.7
## 53 NA NA NA NA 9.0
## 54 NA NA NA NA 8.5
## 55 NA NA NA NA 9.3
## 56 7615.911 47.2 7.3 NA 9.8
## 57 7009.476 49.7 11.6 NA 10.3
## 58 6363.700 60.1 14.7 216.4 10.8
## 59 6688.900 59.5 29.5 448.3 11.3
## 60 9405.200 47.7 22.4 1491.1 12.3
## 61 10152.300 49.8 23.3 475.5 11.6
## 62 13335.900 52.0 25.6 697.2 11.2
## 63 13768.500 55.6 24.5 476.1 10.7
## 64 14455.300 58.1 21.8 615.8 9.7
## 65 18034.800 59.1 21.2 2001.7 8.2
## 66 19444.500 58.5 14.6 2034.7 7.8
## 67 20347.900 58.6 32.0 2288.7 7.2
## 68 NA NA NA NA 14.3
## 69 NA NA NA NA 13.1
## 70 NA NA NA NA 9.0
## 71 NA NA NA NA 8.5
## 72 NA NA NA NA 8.5
## 73 NA NA NA NA 8.2
## 74 NA NA NA NA 7.9
## 75 NA NA NA NA 8.6
## 76 NA NA NA NA 9.0
## 77 NA NA NA NA 9.6
## 78 NA NA NA NA 9.5
## 79 NA NA NA NA 10.2
## 80 NA NA NA NA 10.0
## 81 NA NA NA NA 10.0
## 82 NA NA NA NA 10.8
## 83 606522.884 38.7 14.3 NA 12.0
## 84 675303.048 39.6 13.9 NA 12.4
## 85 775887.200 41.5 14.3 58448.9 12.3
## 86 934208.100 41.1 13.5 178880.5 12.7
## 87 1095819.300 38.3 13.9 176104.2 13.9
## 88 1598869.900 28.6 9.5 513893.9 14.6
## 89 1742064.500 31.7 9.8 247709.2 15.5
## 90 1883146.200 33.3 11.0 298964.0 16.9
## 91 2208424.800 35.6 11.3 136307.1 17.1
## 92 2380623.900 38.3 12.4 109382.1 16.0
## 93 2386589.200 42.9 14.1 89174.9 15.1
## 94 2577374.900 45.2 14.1 165367.3 15.0
## 95 NA NA NA NA 8.3
## 96 NA NA NA NA 8.6
## 97 NA NA NA NA 9.4
## 98 NA NA NA NA 8.6
## 99 NA NA NA NA 9.0
## 100 NA NA NA NA 7.9
## 101 NA NA NA NA 8.4
## 102 NA NA NA NA 8.7
## 103 12665.639 38.6 15.9 NA 9.3
## 104 15841.249 36.7 11.5 NA 9.3
## 105 18478.200 37.3 7.9 1087.2 9.1
## 106 15210.900 44.1 10.0 1807.1 9.5
## 107 15889.700 45.0 11.1 1912.4 10.1
## 108 22315.900 41.0 10.1 2480.6 10.4
## 109 23073.700 46.3 10.9 1489.0 11.1
## 110 24127.600 47.0 12.6 1225.7 11.4
## 111 22313.800 50.7 13.3 1454.3 11.2
## 112 24848.800 51.8 13.0 1158.2 10.1
## 113 25062.600 54.3 14.9 691.4 9.5
## 114 27989.300 54.8 12.3 1619.8 8.6
## 115 NA NA NA NA 8.7
## 116 NA NA NA NA 9.5
## 117 NA NA NA NA 10.3
## 118 NA NA NA NA 8.6
## 119 NA NA NA NA 9.5
## 120 NA NA NA NA 8.9
## 121 NA NA NA NA 9.0
## 122 NA NA NA NA 9.5
## 123 164067.442 34.6 4.0 NA 10.3
## 124 200069.551 39.9 7.5 NA 11.2
## 125 203701.700 42.7 9.8 7966.6 10.3
## 126 237777.400 45.4 7.0 12091.4 10.5
## 127 270476.800 43.4 7.0 30327.0 11.4
## 128 307801.600 43.2 6.0 20929.5 11.2
## 129 358728.200 41.9 5.7 39988.0 11.9
## 130 407724.200 42.6 5.4 31651.2 12.0
## 131 469035.800 42.3 4.9 54945.8 12.0
## 132 546111.400 41.3 4.6 73632.1 11.0
## 133 619808.500 42.8 4.9 41538.2 10.1
## 134 668707.800 45.5 7.7 39701.5 9.4
## 135 NA NA NA NA 7.7
## 136 NA NA NA NA 8.4
## 137 NA NA NA NA 8.9
## 138 NA NA NA NA 10.0
## 139 NA NA NA NA 10.7
## 140 NA NA NA NA 11.0
## 141 NA NA NA NA 11.1
## 142 NA NA NA NA 12.3
## 143 62116.180 33.2 6.2 NA 13.7
## 144 68966.354 32.7 6.3 NA 13.5
## 145 90437.200 27.9 5.4 16724.6 14.0
## 146 112534.900 26.5 5.7 18517.7 14.4
## 147 143978.600 27.1 4.9 27218.7 15.4
## 148 284156.100 18.4 2.7 113904.5 15.2
## 149 575308.500 14.5 1.9 187702.5 15.6
## 150 787412.000 17.5 2.1 17306.1 16.1
## 151 934146.900 21.1 2.9 103642.6 16.3
## 152 1008805.500 24.5 3.8 22190.0 15.1
## 153 967670.000 31.5 6.0 12797.6 14.5
## 154 955898.900 34.9 7.7 37078.3 13.7
## 155 NA NA NA NA 13.6
## 156 NA NA NA NA 10.9
## 157 NA NA NA NA 10.0
## 158 NA NA NA NA 10.1
## 159 NA NA NA NA 10.2
## 160 NA NA NA NA 9.5
## 161 NA NA NA NA 9.3
## 162 NA NA NA NA 12.2
## 163 NA NA NA NA 12.9
## 164 NA NA NA NA 14.7
## 165 NA NA NA NA 13.3
## 166 NA NA NA NA 11.4
## 167 NA NA NA NA 12.4
## 168 NA NA NA NA 9.3
## 169 NA NA NA NA 8.9
## 170 NA NA NA NA 8.5
## 171 NA NA NA NA 8.7
## 172 NA NA NA NA 8.3
## 173 NA NA NA NA 8.6
## 174 NA NA NA NA 9.5
## 175 NA NA NA NA 10.7
## 176 NA NA NA NA 10.9
## 177 NA NA NA NA 10.9
## 178 NA NA NA NA 10.9
## 179 NA NA NA NA 11.1
## 180 NA NA NA NA 11.4
## 181 361162.824 32.3 6.7 NA 12.7
## 182 413907.252 36.5 8.0 NA 13.4
## 183 453386.000 40.2 8.7 39188.0 13.5
## 184 547336.300 42.3 9.7 63929.2 13.2
## 185 647463.400 41.7 11.2 80637.7 14.1
## 186 704153.900 42.4 12.4 65290.3 14.2
## 187 753636.400 41.1 13.8 83740.3 14.7
## 188 830925.700 42.0 14.8 90404.3 15.4
## 189 1043822.300 41.2 13.8 88003.9 15.1
## 190 1172034.100 41.8 14.0 132156.7 12.8
## 191 1305489.300 42.3 14.1 171920.9 12.2
## 192 1544687.700 43.2 14.0 192395.1 11.0
## 193 NA NA NA NA 9.0
## 194 NA NA NA NA 9.9
## 195 NA NA NA NA 10.2
## 196 NA NA NA NA 10.0
## 197 NA NA NA NA 10.8
## 198 NA NA NA NA 10.5
## 199 NA NA NA NA 10.5
## 200 NA NA NA NA 11.8
## 201 22914.048 52.9 21.2 NA 13.0
## 202 18859.308 56.0 24.3 NA 13.3
## 203 19596.500 58.7 24.6 769.9 12.5
## 204 21221.900 59.3 23.9 1581.1 13.1
## 205 22455.400 60.3 23.9 1585.3 13.8
## 206 23585.900 64.0 25.5 1196.0 13.3
## 207 24069.600 66.8 29.8 1456.9 13.9
## 208 25058.000 65.4 37.8 1824.2 14.1
## 209 29735.100 57.3 32.9 5138.4 14.3
## 210 34158.300 56.7 31.4 2982.5 11.5
## 211 37396.400 55.9 31.6 2845.9 10.8
## 212 38722.000 57.4 34.1 2789.6 9.9
## 213 NA NA NA NA 9.4
## 214 NA NA NA NA 9.8
## 215 NA NA NA NA 10.9
## 216 NA NA NA NA 11.2
## 217 NA NA NA NA 11.3
## 218 NA NA NA NA 10.2
## 219 NA NA NA NA 9.9
## 220 NA NA NA NA 11.1
## 221 NA NA NA NA 11.8
## 222 NA NA NA NA 12.3
## 223 NA NA NA NA 11.3
## 224 NA NA NA NA 10.9
## 225 NA NA NA NA 10.8
## 226 NA NA NA NA 11.5
## 227 190652.393 38.7 11.2 NA 11.7
## 228 187577.065 41.5 12.2 NA 11.8
## 229 199949.900 44.0 13.0 14429.7 12.2
## 230 221190.900 42.9 13.1 23162.7 14.3
## 231 256885.200 42.8 14.0 32999.3 15.4
## 232 283521.400 43.9 14.6 33764.9 15.1
## 233 103964.100 53.1 16.3 5022.5 15.8
## 234 121440.400 52.5 16.4 17817.9 15.4
## 235 149172.900 45.8 17.7 29330.5 14.2
## 236 158408.600 41.4 18.6 13081.3 13.8
## 237 198770.500 41.7 16.3 16646.5 13.1
## 238 227395.200 40.4 16.3 13038.9 11.6
## 239 NA NA NA NA 15.6
## 240 NA NA NA NA 13.3
## 241 NA NA NA NA 8.1
## 242 NA NA NA NA 7.7
## 243 NA NA NA NA 7.4
## 244 NA NA NA NA 7.3
## 245 NA NA NA NA 6.9
## 246 NA NA NA NA 7.4
## 247 NA NA NA NA 8.1
## 248 NA NA NA NA 8.5
## 249 NA NA NA NA 9.0
## 250 NA NA NA NA 9.3
## 251 NA NA NA NA 9.2
## 252 NA NA NA NA 9.3
## 253 NA NA NA NA 9.9
## 254 263307.137 29.3 4.8 NA 10.1
## 255 306607.349 31.1 4.8 NA 10.4
## 256 337411.000 41.5 5.0 26672.8 10.2
## 257 525459.200 25.9 5.1 138117.1 10.5
## 258 719974.800 22.5 4.3 172751.9 10.8
## 259 867349.100 25.0 5.4 166383.2 11.1
## 260 1090243.500 28.6 5.7 109662.3 11.1
## 261 1077305.100 33.6 7.7 63144.1 12.1
## 262 1165688.800 37.3 8.3 43125.0 11.7
## 263 1222087.400 39.5 10.3 42049.8 10.3
## 264 1274768.700 44.4 11.9 60598.7 9.8
## 265 1296718.700 45.3 12.4 53728.2 9.0
## 266 NA NA NA NA 8.1
## 267 NA NA NA NA 8.6
## 268 NA NA NA NA 9.3
## 269 NA NA NA NA 10.5
## 270 NA NA NA NA 10.2
## 271 NA NA NA NA 10.7
## 272 NA NA NA NA 10.9
## 273 NA NA NA NA 11.6
## 274 7580.764 38.4 13.0 NA 11.4
## 275 8187.182 41.0 11.2 NA 12.5
## 276 8966.600 45.3 12.0 943.2 12.1
## 277 14468.400 40.6 5.4 1091.3 12.7
## 278 20620.800 27.9 9.1 7003.3 13.3
## 279 33676.500 21.6 5.6 3701.1 12.9
## 280 32435.300 25.4 5.4 816.6 13.2
## 281 41168.000 25.4 2.9 5828.5 13.3
## 282 41565.200 25.1 3.9 3387.2 12.1
## 283 44734.400 31.0 6.8 1527.9 11.8
## 284 39998.600 33.4 7.3 1182.2 11.3
## 285 43210.700 36.2 7.8 1565.8 10.6
## 286 NA NA NA NA 7.9
## 287 NA NA NA NA 8.6
## 288 NA NA NA NA 9.2
## 289 NA NA NA NA 9.2
## 290 NA NA NA NA 9.7
## 291 NA NA NA NA 9.2
## 292 NA NA NA NA 9.8
## 293 NA NA NA NA 9.9
## 294 18268.241 42.4 10.8 NA 9.9
## 295 66000.663 10.2 2.8 NA 10.7
## 296 74582.000 19.6 3.0 9429.6 10.7
## 297 91644.600 23.4 2.5 7786.6 11.6
## 298 94590.200 26.4 3.2 11744.8 12.8
## 299 99610.600 32.8 3.9 4990.6 12.1
## 300 104503.300 32.7 4.3 5295.3 12.1
## 301 116747.000 44.3 8.9 3478.5 13.3
## 302 130243.200 47.7 12.3 8383.2 12.8
## 303 167898.200 55.6 8.5 8030.7 11.5
## 304 179419.000 57.5 11.7 10433.6 10.6
## 305 196251.600 53.4 14.6 32662.4 10.0
## 306 NA NA NA NA 9.0
## 307 NA NA NA NA 9.9
## 308 NA NA NA NA 10.7
## 309 NA NA NA NA 11.5
## 310 NA NA NA NA 11.6
## 311 NA NA NA NA 11.0
## 312 NA NA NA NA 11.0
## 313 NA NA NA NA 11.7
## 314 25206.081 42.7 10.2 NA 11.5
## 315 24440.451 36.6 5.4 NA 12.4
## 316 27055.000 52.0 7.0 2340.0 12.1
## 317 57980.000 49.6 7.2 3564.8 11.8
## 318 59012.700 41.1 11.3 3062.3 12.7
## 319 65594.900 37.3 10.2 4404.4 12.8
## 320 34195.300 38.1 9.0 2780.2 13.2
## 321 36037.900 41.5 12.7 1686.8 13.6
## 322 39014.800 43.4 14.7 2248.3 13.5
## 323 35701.300 45.0 15.0 1473.6 11.8
## 324 40485.200 53.4 14.8 1940.5 11.9
## 325 43964.100 43.7 14.2 2938.0 10.6
## 326 NA NA NA NA 16.3
## 327 NA NA NA NA 14.4
## 328 NA NA NA NA 9.7
## 329 NA NA NA NA 8.9
## 330 NA NA NA NA 8.7
## 331 NA NA NA NA 8.6
## 332 NA NA NA NA 8.4
## 333 NA NA NA NA 8.8
## 334 NA NA NA NA 9.3
## 335 NA NA NA NA 9.9
## 336 NA NA NA NA 10.1
## 337 NA NA NA NA 10.6
## 338 NA NA NA NA 10.6
## 339 NA NA NA NA 10.4
## 340 NA NA NA NA 11.9
## 341 246685.451 53.8 22.4 NA 13.2
## 342 266034.342 54.2 22.0 NA 13.8
## 343 306141.000 56.5 22.1 11397.4 13.5
## 344 319170.800 61.0 27.1 17477.7 11.9
## 345 400788.200 62.9 28.6 22397.2 13.0
## 346 428607.800 58.4 28.8 21641.6 13.4
## 347 527847.500 56.3 26.5 42180.1 14.5
## 348 549432.800 57.0 26.3 31068.6 14.4
## 349 594999.800 58.2 27.3 22478.8 14.5
## 350 614413.200 61.6 27.3 23498.9 13.1
## 351 633464.800 63.4 29.4 23739.3 12.9
## 352 683443.700 63.9 28.5 27713.3 11.2
## 353 4914.900 41.5 14.3 388.9 10.1
## 354 6763.500 34.7 9.3 922.4 10.1
## 355 7810.600 46.3 9.6 1083.7 10.6
## 356 8581.900 47.8 9.5 569.8 11.6
## 357 9515.300 45.5 8.2 787.5 13.4
## 358 9565.600 46.3 10.3 888.3 16.9
## 359 14087.700 41.4 6.8 2192.5 16.0
## 360 16225.300 33.3 8.1 953.2 13.8
## 361 18188.300 37.0 9.5 1131.8 12.7
## 362 23349.600 23.8 6.6 5274.3 11.7
## 363 NA NA NA NA 7.3
## 364 NA NA NA NA 7.6
## 365 NA NA NA NA 7.5
## 366 NA NA NA NA 7.5
## 367 NA NA NA NA 7.5
## 368 NA NA NA NA 7.2
## 369 NA NA NA NA 7.4
## 370 NA NA NA NA 8.2
## 371 14726.857 39.6 11.0 NA 9.2
## 372 17350.949 41.8 9.0 NA 8.0
## 373 18494.900 39.1 9.0 1725.4 8.7
## 374 21914.500 42.1 14.7 3187.3 8.6
## 375 24147.800 46.6 15.2 1839.5 9.0
## 376 19717.300 41.5 9.3 1807.5 9.0
## 377 22322.400 41.4 10.5 2867.2 8.9
## 378 23968.600 42.5 12.1 1625.8 10.3
## 379 29178.900 41.3 20.1 643.3 12.2
## 380 32037.500 53.1 21.3 1153.7 11.1
## 381 39858.800 60.8 12.3 1572.4 10.9
## 382 34195.800 55.0 19.7 1104.5 9.8
## 383 NA NA NA NA 8.0
## 384 NA NA NA NA 8.6
## 385 NA NA NA NA 8.7
## 386 NA NA NA NA 9.7
## 387 NA NA NA NA 9.6
## 388 NA NA NA NA 9.0
## 389 NA NA NA NA 9.0
## 390 NA NA NA NA 9.5
## 391 26282.625 37.5 16.3 NA 9.9
## 392 28804.658 38.9 15.1 NA 10.4
## 393 30246.100 37.6 12.4 4248.8 10.1
## 394 45594.500 28.3 8.5 15775.2 11.2
## 395 56996.500 27.4 7.2 11488.7 12.1
## 396 67814.400 31.1 6.8 12213.6 11.9
## 397 74238.000 34.0 7.0 7956.0 12.9
## 398 78297.700 39.2 7.6 5060.1 14.2
## 399 83696.700 43.0 8.1 6023.8 13.2
## 400 90849.100 45.2 9.5 7294.0 10.7
## 401 97200.700 47.8 10.7 6703.0 10.4
## 402 101046.600 51.5 13.7 4079.6 8.6
## 403 NA NA NA NA 8.5
## 404 NA NA NA NA 8.9
## 405 NA NA NA NA 9.5
## 406 NA NA NA NA 8.8
## 407 NA NA NA NA 9.0
## 408 NA NA NA NA 8.8
## 409 NA NA NA NA 8.7
## 410 NA NA NA NA 9.2
## 411 32972.869 29.6 8.2 NA 9.5
## 412 36574.402 30.6 7.7 NA 9.8
## 413 43107.100 33.4 8.3 5641.9 10.4
## 414 47983.700 32.7 8.4 5188.8 9.8
## 415 51292.400 33.6 8.6 3519.7 10.6
## 416 55281.800 40.4 8.6 4538.5 10.7
## 417 64162.300 41.0 8.4 5984.9 10.7
## 418 69661.900 42.6 9.5 3856.3 11.4
## 419 72943.600 47.5 9.5 3510.2 12.0
## 420 72204.700 44.1 13.0 1381.2 10.1
## 421 71122.100 48.5 14.0 2445.1 9.6
## 422 69561.600 51.0 14.8 3061.9 9.4
## 423 NA NA NA NA 16.8
## 424 NA NA NA NA 13.6
## 425 NA NA NA NA 8.4
## 426 NA NA NA NA 7.5
## 427 NA NA NA NA 7.4
## 428 NA NA NA NA 7.7
## 429 NA NA NA NA 7.2
## 430 NA NA NA NA 7.4
## 431 NA NA NA NA 8.3
## 432 NA NA NA NA 9.0
## 433 NA NA NA NA 9.9
## 434 NA NA NA NA 10.6
## 435 NA NA NA NA 10.5
## 436 NA NA NA NA 10.6
## 437 NA NA NA NA 11.0
## 438 311090.536 32.0 4.9 NA 11.6
## 439 361873.642 34.4 5.9 NA 12.0
## 440 390992.800 32.4 5.2 37955.3 12.4
## 441 584048.700 25.9 4.5 144741.8 12.3
## 442 744480.700 26.8 3.9 168655.4 13.6
## 443 827778.200 26.2 5.9 112394.6 13.7
## 444 927263.100 28.7 5.8 83767.0 13.9
## 445 993183.400 32.6 7.1 58434.7 14.4
## 446 1073178.800 35.2 8.7 66796.1 13.4
## 447 1099931.300 37.1 9.0 64419.6 12.1
## 448 1173334.400 38.6 9.1 71007.5 11.7
## 449 1292436.300 40.0 10.5 110638.0 11.2
## 450 NA NA NA NA 8.0
## 451 NA NA NA NA 8.7
## 452 NA NA NA NA 9.6
## 453 NA NA NA NA 10.7
## 454 NA NA NA NA 11.1
## 455 NA NA NA NA 10.5
## 456 NA NA NA NA 10.7
## 457 NA NA NA NA 10.5
## 458 64121.169 36.2 6.6 NA 11.4
## 459 79546.099 36.3 6.1 NA 11.6
## 460 79249.700 36.6 7.0 4488.1 11.5
## 461 107282.200 37.2 5.0 9931.8 11.7
## 462 94342.800 41.1 6.2 7351.8 12.3
## 463 94538.800 39.7 4.7 4550.4 12.5
## 464 101831.900 43.1 9.3 5599.0 12.7
## 465 106245.800 46.0 11.0 3552.4 13.3
## 466 110232.000 48.9 12.7 3328.9 12.5
## 467 113830.400 50.5 15.1 3219.9 10.9
## 468 120832.900 58.9 14.8 4953.1 10.1
## 469 125779.200 59.8 14.7 5157.2 9.1
## 470 NA NA NA NA 16.1
## 471 NA NA NA NA 15.4
## 472 NA NA NA NA 10.0
## 473 NA NA NA NA 10.0
## 474 NA NA NA NA 9.3
## 475 NA NA NA NA 9.3
## 476 NA NA NA NA 9.3
## 477 NA NA NA NA 9.8
## 478 NA NA NA NA 10.0
## 479 NA NA NA NA 10.7
## 480 NA NA NA NA 11.3
## 481 NA NA NA NA 11.8
## 482 NA NA NA NA 11.6
## 483 NA NA NA NA 11.3
## 484 NA NA NA NA 11.5
## 485 81676.951 26.6 5.5 NA 12.2
## 486 87460.417 28.9 5.4 NA 12.5
## 487 99394.100 30.1 6.7 10381.2 13.2
## 488 138379.500 30.8 8.7 18340.8 12.1
## 489 157334.100 30.7 8.4 21743.7 13.7
## 490 172091.700 34.9 8.6 9633.9 12.7
## 491 182640.400 39.7 10.7 13586.0 12.3
## 492 189195.600 44.5 11.7 10009.2 13.9
## 493 208216.100 45.8 14.5 18279.5 13.6
## 494 212001.600 49.6 17.9 9058.2 12.7
## 495 270213.300 49.7 17.3 13137.0 11.8
## 496 301086.600 51.3 18.6 14437.4 10.6
## 497 NA NA NA NA 15.4
## 498 NA NA NA NA 12.1
## 499 NA NA NA NA 8.6
## 500 NA NA NA NA 8.8
## 501 NA NA NA NA 8.3
## 502 NA NA NA NA 8.9
## 503 NA NA NA NA 7.9
## 504 NA NA NA NA 8.3
## 505 NA NA NA NA 9.4
## 506 NA NA NA NA 10.3
## 507 NA NA NA NA 10.7
## 508 NA NA NA NA 10.7
## 509 NA NA NA NA 10.3
## 510 NA NA NA NA 10.2
## 511 NA NA NA NA 11.0
## 512 179953.135 38.7 13.5 NA 11.2
## 513 171254.215 42.9 14.6 NA 11.6
## 514 150485.000 51.7 19.6 9492.3 11.7
## 515 174941.500 47.4 18.2 20589.1 11.1
## 516 189278.600 48.4 17.3 14124.9 11.9
## 517 223190.300 47.7 17.8 14911.6 11.8
## 518 260843.800 40.1 11.2 35956.7 12.1
## 519 279186.000 43.2 11.5 18044.3 11.8
## 520 297722.200 44.9 12.0 16074.5 11.6
## 521 319816.100 47.5 13.1 17684.7 10.0
## 522 391882.300 49.2 15.6 19778.2 9.1
## 523 404323.400 51.2 17.9 17915.4 8.1
## 524 NA NA NA NA 7.0
## 525 NA NA NA NA 7.8
## 526 NA NA NA NA 8.9
## 527 NA NA NA NA 9.9
## 528 NA NA NA NA 10.4
## 529 NA NA NA NA 9.8
## 530 NA NA NA NA 10.3
## 531 NA NA NA NA 10.3
## 532 34465.257 49.0 8.9 NA 10.4
## 533 41933.771 48.1 14.9 NA 10.9
## 534 38885.500 46.9 16.1 3284.5 11.3
## 535 48067.400 46.5 16.0 2493.1 11.3
## 536 52296.900 45.4 15.6 3496.5 11.9
## 537 71212.200 45.7 15.6 2714.3 11.9
## 538 92205.500 43.7 15.2 13020.8 11.1
## 539 84685.700 41.9 13.8 10437.4 13.1
## 540 102924.400 41.1 13.8 19408.8 11.6
## 541 77346.200 40.6 13.9 8892.4 10.8
## 542 82970.100 41.6 14.4 6930.3 9.8
## 543 94673.100 41.6 14.7 9890.0 9.3
## 544 NA NA NA NA 22.1
## 545 NA NA NA NA 15.8
## 546 NA NA NA NA 11.0
## 547 NA NA NA NA 9.5
## 548 NA NA NA NA 10.4
## 549 NA NA NA NA 11.6
## 550 NA NA NA NA 9.6
## 551 NA NA NA NA 11.3
## 552 NA NA NA NA 13.3
## 553 NA NA NA NA 12.9
## 554 NA NA NA NA 14.7
## 555 NA NA NA NA 13.2
## 556 NA NA NA NA 12.5
## 557 NA NA NA NA 12.0
## 558 NA NA NA NA 14.3
## 559 20482.946 24.0 3.6 NA 15.0
## 560 37526.697 26.3 3.4 NA 15.1
## 561 36697.800 30.5 2.5 5569.1 14.0
## 562 61391.800 26.1 1.9 15193.5 13.9
## 563 50338.300 24.5 1.8 8768.3 14.6
## 564 50961.000 29.7 2.2 8325.2 15.3
## 565 69090.100 25.8 2.1 18163.8 15.5
## 566 104722.300 28.5 3.9 29101.0 18.1
## 567 135245.200 31.1 3.1 28199.5 18.9
## 568 156859.700 36.0 3.7 21697.1 15.2
## 569 235044.100 29.8 6.7 29791.8 14.5
## 570 206419.500 44.0 9.6 31258.6 13.1
## 571 NA NA NA NA 13.9
## 572 NA NA NA NA 13.2
## 573 NA NA NA NA 8.9
## 574 NA NA NA NA 8.9
## 575 NA NA NA NA 9.0
## 576 NA NA NA NA 9.0
## 577 NA NA NA NA 9.3
## 578 NA NA NA NA 9.9
## 579 NA NA NA NA 10.5
## 580 NA NA NA NA 11.7
## 581 NA NA NA NA 11.9
## 582 NA NA NA NA 12.2
## 583 NA NA NA NA 12.5
## 584 NA NA NA NA 12.3
## 585 NA NA NA NA 12.3
## 586 146769.946 33.2 7.6 NA 13.8
## 587 188072.691 37.6 9.1 NA 14.0
## 588 241544.500 31.0 7.9 52656.5 13.8
## 589 308598.500 33.2 7.9 38162.8 13.1
## 590 356673.700 35.1 6.4 35426.1 14.2
## 591 395557.100 35.8 9.0 42242.1 13.9
## 592 423565.700 39.6 9.5 31926.3 14.1
## 593 524380.800 36.4 9.4 94637.3 14.5
## 594 561870.200 36.6 10.3 54935.0 14.5
## 595 642587.000 33.3 8.4 103416.8 12.4
## 596 736231.600 35.3 8.2 87042.9 11.9
## 597 790532.500 38.3 9.5 81084.2 11.0
## 598 NA NA NA NA 17.0
## 599 NA NA NA NA 13.7
## 600 NA NA NA NA 8.4
## 601 NA NA NA NA 7.8
## 602 NA NA NA NA 7.4
## 603 NA NA NA NA 7.1
## 604 NA NA NA NA 7.1
## 605 NA NA NA NA 7.5
## 606 NA NA NA NA 8.0
## 607 NA NA NA NA 8.8
## 608 NA NA NA NA 9.3
## 609 NA NA NA NA 9.1
## 610 NA NA NA NA 8.8
## 611 NA NA NA NA 9.3
## 612 NA NA NA NA 9.9
## 613 116540.351 21.9 3.5 NA 10.8
## 614 132340.206 26.3 4.5 NA 10.9
## 615 153624.000 32.0 5.1 19532.6 11.0
## 616 203285.600 45.1 16.9 25604.6 11.4
## 617 243274.800 45.9 16.9 40486.2 11.9
## 618 264320.900 45.4 16.7 38167.1 11.7
## 619 291524.100 48.2 18.5 20074.4 11.2
## 620 316414.500 49.3 20.2 22652.1 11.7
## 621 347200.300 52.2 20.9 24248.7 11.7
## 622 371720.100 54.4 24.5 24512.5 9.9
## 623 386020.100 55.4 24.4 21016.6 9.3
## 624 413724.100 57.8 24.0 37806.5 8.7
## 625 NA NA NA NA 8.6
## 626 NA NA NA NA 8.4
## 627 NA NA NA NA 9.1
## 628 NA NA NA NA 9.9
## 629 NA NA NA NA 9.8
## 630 NA NA NA NA 9.4
## 631 NA NA NA NA 10.0
## 632 NA NA NA NA 10.6
## 633 54518.433 39.5 9.7 NA 11.2
## 634 55477.964 40.5 12.7 NA 11.4
## 635 65544.400 38.3 12.9 12266.8 11.2
## 636 72036.100 41.8 13.0 6562.6 11.4
## 637 81644.600 44.0 16.1 9654.0 12.3
## 638 99781.100 45.6 16.5 7839.6 12.2
## 639 109441.300 46.3 16.2 13406.2 12.4
## 640 115042.200 49.7 19.8 6614.5 12.3
## 641 137542.500 45.2 18.6 26747.2 12.7
## 642 166800.700 43.3 18.5 31092.3 11.0
## 643 181770.500 47.2 19.3 12961.5 9.9
## 644 195281.200 50.7 20.3 12442.5 8.9
## 645 NA NA NA NA 15.8
## 646 NA NA NA NA 12.7
## 647 NA NA NA NA 8.2
## 648 NA NA NA NA 7.7
## 649 NA NA NA NA 6.9
## 650 NA NA NA NA 7.1
## 651 NA NA NA NA 6.9
## 652 NA NA NA NA 7.2
## 653 NA NA NA NA 7.3
## 654 NA NA NA NA 8.0
## 655 NA NA NA NA 9.2
## 656 NA NA NA NA 9.4
## 657 NA NA NA NA 9.5
## 658 NA NA NA NA 9.6
## 659 NA NA NA NA 10.4
## 660 123717.429 38.7 7.9 NA 10.8
## 661 153549.803 47.3 8.8 NA 11.2
## 662 166928.900 48.0 10.9 10631.2 10.4
## 663 194112.200 46.0 11.2 24410.7 10.5
## 664 213848.300 47.9 10.7 16934.6 10.7
## 665 228878.600 48.1 13.4 18528.7 10.2
## 666 253844.300 47.7 13.9 18644.1 9.9
## 667 279434.900 47.5 14.7 20808.8 12.4
## 668 317890.900 48.8 13.7 33068.2 11.9
## 669 342999.300 49.7 18.3 21542.5 10.9
## 670 357309.100 50.7 16.0 22932.7 10.4
## 671 369817.000 53.0 17.8 21003.0 9.9
## 672 NA NA NA NA 14.9
## 673 NA NA NA NA 12.5
## 674 NA NA NA NA 7.6
## 675 NA NA NA NA 7.0
## 676 NA NA NA NA 6.7
## 677 NA NA NA NA 6.7
## 678 NA NA NA NA 6.5
## 679 NA NA NA NA 7.0
## 680 NA NA NA NA 7.5
## 681 NA NA NA NA 7.9
## 682 NA NA NA NA 9.0
## 683 NA NA NA NA 8.7
## 684 NA NA NA NA 8.7
## 685 NA NA NA NA 9.1
## 686 NA NA NA NA 9.4
## 687 97572.427 45.3 14.4 NA 10.1
## 688 104947.949 38.5 11.3 NA 10.5
## 689 127213.600 40.7 8.7 12738.7 10.9
## 690 159235.800 43.4 9.2 12034.2 10.8
## 691 179112.300 45.7 11.8 14764.4 11.3
## 692 200755.400 46.0 11.5 16142.4 10.8
## 693 231507.000 44.2 11.5 23072.8 11.5
## 694 253917.200 45.7 12.3 12948.1 12.2
## 695 266913.200 48.2 12.9 14137.4 12.2
## 696 348303.300 50.9 18.4 17148.8 10.3
## 697 362479.700 52.5 15.0 15833.8 9.8
## 698 433930.600 51.9 18.1 20435.7 8.7
## 699 NA NA NA NA 6.5
## 700 NA NA NA NA 7.5
## 701 NA NA NA NA 8.1
## 702 NA NA NA NA 8.7
## 703 NA NA NA NA 8.8
## 704 NA NA NA NA 8.1
## 705 NA NA NA NA 8.4
## 706 NA NA NA NA 9.2
## 707 18238.277 45.2 16.6 NA 9.5
## 708 19304.073 46.5 13.1 NA 9.4
## 709 18248.800 49.8 21.3 1160.4 9.3
## 710 19026.800 51.1 22.9 1291.2 10.0
## 711 21259.400 49.2 22.0 1943.4 10.7
## 712 23437.100 47.5 22.0 2815.3 10.3
## 713 23140.800 49.1 18.5 2409.2 10.5
## 714 28425.100 50.1 19.4 2699.9 11.7
## 715 32088.600 50.7 20.3 2859.8 11.0
## 716 34715.600 50.5 19.7 3682.0 9.7
## 717 40260.500 49.1 18.3 3454.4 9.4
## 718 45847.900 49.0 18.4 4473.5 9.0
## 719 NA NA NA NA 6.6
## 720 NA NA NA NA 7.2
## 721 NA NA NA NA 7.2
## 722 NA NA NA NA 8.2
## 723 NA NA NA NA 8.5
## 724 NA NA NA NA 8.3
## 725 NA NA NA NA 8.7
## 726 NA NA NA NA 8.7
## 727 27598.572 31.0 8.4 NA 9.7
## 728 27341.233 34.1 9.5 NA 10.0
## 729 28595.200 39.5 10.0 972.8 10.3
## 730 28061.700 39.4 10.8 1730.7 11.3
## 731 29562.300 41.0 10.3 1672.3 11.9
## 732 32430.300 42.3 13.0 1882.4 11.5
## 733 37971.500 43.3 12.0 2650.2 10.7
## 734 40708.000 43.1 12.5 3189.5 11.5
## 735 45223.800 44.4 12.5 2521.6 11.4
## 736 49038.200 43.4 13.3 3833.5 9.8
## 737 53773.100 45.5 13.6 2988.9 10.0
## 738 48798.200 49.4 16.2 4034.9 8.3
## 739 NA NA NA NA 14.6
## 740 NA NA NA NA 11.3
## 741 NA NA NA NA 7.7
## 742 NA NA NA NA 7.4
## 743 NA NA NA NA 7.2
## 744 NA NA NA NA 7.4
## 745 NA NA NA NA 7.1
## 746 NA NA NA NA 7.6
## 747 NA NA NA NA 8.0
## 748 NA NA NA NA 8.7
## 749 NA NA NA NA 8.5
## 750 NA NA NA NA 8.8
## 751 NA NA NA NA 8.8
## 752 NA NA NA NA 8.8
## 753 NA NA NA NA 9.6
## 754 503671.274 50.4 14.9 NA 10.2
## 755 540418.651 52.0 15.2 NA 10.5
## 756 594725.900 55.2 18.6 37407.3 10.3
## 757 710642.100 55.9 22.8 49744.0 10.2
## 758 767767.300 55.8 25.2 52739.4 11.0
## 759 817997.700 55.7 28.4 52218.8 10.7
## 760 867274.600 57.3 28.9 45331.8 11.0
## 761 889610.500 56.8 28.7 62849.4 11.6
## 762 1049968.700 54.1 28.4 132558.9 11.5
## 763 1113295.400 55.0 28.3 68186.9 10.1
## 764 1170491.000 57.0 28.2 74179.8 9.6
## 765 1306947.600 58.0 29.7 62262.5 8.6
## 766 NA NA NA NA 7.8
## 767 NA NA NA NA 8.2
## 768 NA NA NA NA 9.1
## 769 NA NA NA NA 8.6
## 770 NA NA NA NA 8.8
## 771 NA NA NA NA 8.3
## 772 NA NA NA NA 9.0
## 773 NA NA NA NA 9.2
## 774 83823.214 20.9 6.7 NA 9.8
## 775 91224.192 22.6 7.5 NA 9.9
## 776 92661.300 25.9 7.7 4910.8 9.7
## 777 89507.100 28.5 7.6 6155.9 9.4
## 778 98242.100 30.4 7.4 9270.9 9.4
## 779 118228.800 33.4 7.9 9129.6 9.5
## 780 128425.100 34.7 8.7 12049.6 9.8
## 781 145312.500 35.9 8.6 15939.0 10.4
## 782 157533.300 36.8 10.0 12969.4 10.2
## 783 175732.400 37.5 9.8 15434.6 9.2
## 784 188958.700 39.5 10.2 12765.0 8.6
## 785 204762.300 40.0 10.7 17443.0 7.6
## 786 NA NA NA NA 7.5
## 787 NA NA NA NA 8.2
## 788 NA NA NA NA 8.7
## 789 NA NA NA NA 8.6
## 790 NA NA NA NA 8.8
## 791 NA NA NA NA 8.4
## 792 NA NA NA NA 8.9
## 793 NA NA NA NA 9.1
## 794 12496.696 38.1 11.3 NA 10.3
## 795 10671.043 41.3 11.3 NA 10.0
## 796 11785.700 46.5 14.6 806.3 9.2
## 797 11677.800 49.0 19.4 768.7 9.0
## 798 13470.400 46.0 17.0 1466.5 10.0
## 799 14050.000 43.3 14.3 1070.3 9.6
## 800 14622.500 46.7 14.5 815.1 10.1
## 801 14788.700 48.9 16.7 611.4 9.9
## 802 15899.200 52.0 17.1 730.1 10.1
## 803 16417.500 54.3 22.6 600.6 8.4
## 804 17669.100 54.2 17.7 1015.3 7.9
## 805 16665.600 57.8 24.1 1260.0 7.0
## 806 NA NA NA NA 17.8
## 807 NA NA NA NA 13.4
## 808 NA NA NA NA 8.8
## 809 NA NA NA NA 8.0
## 810 NA NA NA NA 8.2
## 811 NA NA NA NA 8.1
## 812 NA NA NA NA 7.9
## 813 NA NA NA NA 9.0
## 814 NA NA NA NA 9.5
## 815 NA NA NA NA 10.3
## 816 NA NA NA NA 11.0
## 817 NA NA NA NA 10.9
## 818 NA NA NA NA 10.5
## 819 NA NA NA NA 10.8
## 820 NA NA NA NA 11.0
## 821 386115.919 47.4 10.2 NA 11.9
## 822 413370.779 48.2 11.9 NA 13.0
## 823 459931.000 49.7 10.1 28294.9 12.2
## 824 427711.400 49.8 5.5 35286.7 12.9
## 825 582804.200 40.5 13.9 148295.3 14.1
## 826 735241.300 44.2 11.3 37402.1 13.8
## 827 807411.300 44.8 15.6 16415.1 14.4
## 828 826924.400 48.1 16.4 19194.3 16.2
## 829 924188.900 51.5 21.5 15144.1 16.2
## 830 988782.400 50.7 21.3 56965.4 13.4
## 831 1026413.900 53.3 21.4 45798.7 12.8
## 832 1128697.400 56.3 20.5 16277.8 11.4
## 833 NA NA NA NA 8.6
## 834 NA NA NA NA 9.4
## 835 NA NA NA NA 9.5
## 836 NA NA NA NA 10.4
## 837 NA NA NA NA 10.7
## 838 NA NA NA NA 10.3
## 839 NA NA NA NA 11.1
## 840 NA NA NA NA 11.4
## 841 158638.803 31.9 7.1 NA 11.5
## 842 150342.327 36.2 7.8 NA 12.2
## 843 159739.900 40.2 10.3 10532.2 12.3
## 844 143784.300 44.1 9.6 10611.1 12.6
## 845 168918.400 42.9 6.5 29536.0 13.8
## 846 206514.000 45.7 6.3 17276.1 13.5
## 847 227472.400 47.8 6.6 20957.1 13.1
## 848 247150.200 49.9 18.9 23455.8 14.6
## 849 267476.400 51.2 21.3 23190.8 13.9
## 850 333195.000 44.7 17.8 66830.8 11.8
## 851 356910.100 47.2 18.6 36553.6 10.5
## 852 379522.200 50.1 19.2 34989.5 9.6
## 853 NA NA NA NA 14.8
## 854 NA NA NA NA 11.9
## 855 NA NA NA NA 7.8
## 856 NA NA NA NA 7.3
## 857 NA NA NA NA 6.8
## 858 NA NA NA NA 6.8
## 859 NA NA NA NA 6.4
## 860 NA NA NA NA 6.9
## 861 NA NA NA NA 7.0
## 862 NA NA NA NA 7.5
## 863 NA NA NA NA 8.6
## 864 NA NA NA NA 9.0
## 865 NA NA NA NA 8.8
## 866 NA NA NA NA 8.9
## 867 NA NA NA NA 9.5
## 868 334914.769 51.0 19.2 NA 10.4
## 869 373768.448 49.6 18.6 NA 11.1
## 870 389171.700 48.8 19.6 30614.3 11.0
## 871 532421.600 50.2 21.3 42216.7 10.3
## 872 575253.500 49.8 21.1 64523.3 11.0
## 873 576022.600 49.6 20.2 66867.7 11.0
## 874 638185.800 50.0 20.8 52331.5 11.4
## 875 713939.300 49.0 17.8 60459.7 12.7
## 876 800438.200 50.6 23.2 50671.3 12.3
## 877 881695.900 50.4 22.4 78501.3 11.1
## 878 916631.100 52.3 23.1 51907.3 10.7
## 879 970094.700 51.8 22.7 77096.9 9.8
## 880 NA NA NA NA 13.7
## 881 NA NA NA NA 10.7
## 882 NA NA NA NA 7.4
## 883 NA NA NA NA 7.2
## 884 NA NA NA NA 7.1
## 885 NA NA NA NA 7.4
## 886 NA NA NA NA 7.0
## 887 NA NA NA NA 7.2
## 888 NA NA NA NA 7.5
## 889 NA NA NA NA 8.0
## 890 NA NA NA NA 8.9
## 891 NA NA NA NA 8.8
## 892 NA NA NA NA 8.8
## 893 NA NA NA NA 8.9
## 894 NA NA NA NA 9.2
## 895 477010.331 42.7 13.2 NA 10.0
## 896 526467.915 47.0 13.9 NA 10.4
## 897 576344.700 48.7 15.9 39944.6 10.8
## 898 655654.700 49.4 16.6 62832.3 10.8
## 899 724157.600 49.9 16.2 59584.4 11.7
## 900 805353.100 47.2 14.6 82889.3 11.7
## 901 871186.400 47.4 16.4 63755.4 12.0
## 902 974380.200 47.8 16.2 67446.4 13.2
## 903 1356679.000 55.6 21.4 87956.1 12.9
## 904 1402205.700 58.3 22.3 68670.7 11.6
## 905 1445502.600 58.8 25.2 101371.6 10.8
## 906 1562906.900 60.0 25.9 85267.6 9.7
## 907 NA NA NA NA 8.5
## 908 NA NA NA NA 9.0
## 909 NA NA NA NA 9.0
## 910 NA NA NA NA 8.6
## 911 NA NA NA NA 9.7
## 912 NA NA NA NA 9.2
## 913 NA NA NA NA 9.3
## 914 NA NA NA NA 10.2
## 915 11490.676 45.8 12.3 NA 10.1
## 916 11548.599 49.1 12.0 NA 10.3
## 917 12111.900 51.9 12.7 644.0 11.0
## 918 14461.800 46.6 16.5 2138.9 10.9
## 919 17184.800 45.2 16.3 2572.5 12.1
## 920 25537.700 54.6 27.4 1154.6 11.5
## 921 30513.500 57.5 24.8 1663.0 11.2
## 922 30513.200 54.4 28.6 2198.7 13.1
## 923 34657.700 55.6 29.1 2032.6 12.9
## 924 37676.700 57.2 28.5 2694.0 11.3
## 925 41066.100 58.5 29.0 3077.6 10.3
## 926 46250.100 60.8 30.4 4070.1 9.6
## 927 NA NA NA NA 7.1
## 928 NA NA NA NA 7.5
## 929 NA NA NA NA 8.0
## 930 NA NA NA NA 8.5
## 931 NA NA NA NA 8.5
## 932 NA NA NA NA 7.9
## 933 NA NA NA NA 8.2
## 934 NA NA NA NA 8.6
## 935 31541.964 38.7 9.3 NA 9.7
## 936 34872.660 41.9 8.6 NA 9.8
## 937 41962.300 43.1 9.2 2250.8 10.0
## 938 42850.500 43.4 13.8 4543.2 10.1
## 939 52086.200 37.7 10.9 5915.4 10.6
## 940 67196.300 33.6 8.9 13166.4 10.2
## 941 84931.700 33.7 8.4 17835.4 10.4
## 942 91068.900 36.1 9.0 6847.3 11.2
## 943 100064.900 39.4 7.5 7490.8 11.1
## 944 109918.600 41.3 10.3 8254.7 9.5
## 945 121184.000 42.7 8.8 11825.5 9.0
## 946 122439.100 48.6 10.6 7036.4 7.9
## 947 NA NA NA NA 13.6
## 948 NA NA NA NA 11.1
## 949 NA NA NA NA 7.0
## 950 NA NA NA NA 6.8
## 951 NA NA NA NA 6.6
## 952 NA NA NA NA 6.7
## 953 NA NA NA NA 6.4
## 954 NA NA NA NA 6.9
## 955 NA NA NA NA 7.6
## 956 NA NA NA NA 8.2
## 957 NA NA NA NA 8.6
## 958 NA NA NA NA 8.7
## 959 NA NA NA NA 8.7
## 960 NA NA NA NA 8.8
## 961 NA NA NA NA 9.3
## 962 112617.917 53.0 17.9 NA 9.9
## 963 121665.324 52.5 16.7 NA 10.8
## 964 133059.000 49.6 15.3 10247.3 10.6
## 965 169395.400 39.0 12.1 27548.3 10.4
## 966 171802.700 42.1 12.9 9359.2 11.2
## 967 190992.700 44.7 14.2 6316.5 11.3
## 968 198636.500 54.8 12.0 10303.4 11.2
## 969 203928.400 53.2 13.5 7260.6 11.8
## 970 209966.300 53.5 13.5 6318.0 11.2
## 971 216907.700 49.2 14.4 5588.2 9.8
## 972 223998.200 51.3 15.4 9064.8 9.5
## 973 227810.000 53.1 15.5 9949.7 8.2
## 974 NA NA NA NA 15.8
## 975 NA NA NA NA 14.2
## 976 NA NA NA NA 10.6
## 977 NA NA NA NA 10.4
## 978 NA NA NA NA 10.4
## 979 NA NA NA NA 10.4
## 980 NA NA NA NA 9.9
## 981 NA NA NA NA 10.9
## 982 NA NA NA NA 11.0
## 983 NA NA NA NA 11.5
## 984 NA NA NA NA 12.2
## 985 NA NA NA NA 12.5
## 986 NA NA NA NA 12.0
## 987 NA NA NA NA 12.2
## 988 NA NA NA NA 13.5
## 989 234435.237 26.9 4.4 NA 14.4
## 990 281728.100 28.8 5.7 NA 14.8
## 991 417851.800 34.3 5.8 53609.8 14.2
## 992 491911.400 34.0 4.3 60465.1 14.9
## 993 587906.300 34.5 4.0 62858.2 15.2
## 994 766564.300 38.2 5.0 86587.4 15.3
## 995 1030803.400 45.8 7.9 76956.5 14.8
## 996 816649.300 43.2 9.2 71855.3 16.3
## 997 938577.000 45.2 10.4 69980.8 16.0
## 998 1020744.600 47.1 9.9 96511.0 14.6
## 999 1525176.100 45.7 11.5 150895.0 13.9
## 1000 1668813.200 46.9 12.4 127530.7 12.0
## 1001 NA NA NA NA 8.0
## 1002 NA NA NA NA 9.1
## 1003 NA NA NA NA 9.4
## 1004 NA NA NA NA 10.3
## 1005 NA NA NA NA 10.4
## 1006 NA NA NA NA 9.7
## 1007 NA NA NA NA 9.9
## 1008 NA NA NA NA 10.9
## 1009 68438.902 50.5 16.5 NA 12.0
## 1010 104805.237 50.9 14.0 NA 11.9
## 1011 109169.400 49.0 15.4 8990.4 11.9
## 1012 109701.000 51.9 19.7 8465.7 12.6
## 1013 113780.000 52.8 19.9 6622.8 13.3
## 1014 122027.700 53.7 22.0 8682.2 13.2
## 1015 97705.000 60.2 27.5 5134.6 13.2
## 1016 89234.700 57.6 29.5 8200.5 14.3
## 1017 89392.200 61.4 33.5 3290.8 13.6
## 1018 93172.500 63.9 35.5 3743.0 11.7
## 1019 122494.700 66.7 35.1 4522.0 10.8
## 1020 124895.900 68.5 20.9 4027.4 9.4
## 1021 NA NA NA NA 9.0
## 1022 NA NA NA NA 9.7
## 1023 NA NA NA NA 10.3
## 1024 NA NA NA NA 11.3
## 1025 NA NA NA NA 11.8
## 1026 NA NA NA NA 10.6
## 1027 NA NA NA NA 10.6
## 1028 NA NA NA NA 11.8
## 1029 151603.297 20.8 7.4 NA 12.3
## 1030 372529.335 11.2 3.9 NA 12.6
## 1031 425069.400 16.7 3.6 32871.5 12.7
## 1032 511786.900 22.8 2.5 15058.2 12.2
## 1033 573037.700 26.6 4.0 57221.2 13.1
## 1034 303074.100 39.7 7.9 34653.6 13.0
## 1035 302907.700 41.0 7.1 11254.2 11.9
## 1036 283314.800 46.0 4.2 6692.9 12.1
## 1037 319974.100 46.3 13.8 31628.9 11.8
## 1038 379140.300 43.9 11.1 57343.4 10.6
## 1039 434880.000 48.3 14.5 24662.3 10.4
## 1040 503600.000 47.1 17.1 59116.7 9.2
## 1041 NA NA NA NA 8.7
## 1042 NA NA NA NA 9.3
## 1043 NA NA NA NA 10.0
## 1044 NA NA NA NA 10.4
## 1045 NA NA NA NA 10.5
## 1046 NA NA NA NA 11.1
## 1047 NA NA NA NA NA
## 1048 NA NA NA NA NA
## 1049 NA NA NA NA 3.5
## 1050 NA NA NA NA 6.3
## 1051 NA NA NA NA 11.8
## 1052 NA NA NA NA 8.7
## 1053 5938.369 75.4 36.8 NA 20.8
## 1054 6013.671 77.3 34.6 NA 12.8
## 1055 3409.300 34.2 2.3 710.9 13.0
## 1056 4113.700 45.5 4.9 627.3 4.7
## 1057 4773.900 46.6 0.6 914.0 6.4
## 1058 6506.000 56.0 2.6 1362.3 3.4
## 1059 6506.000 48.0 17.7 1450.8 6.0
## 1060 10580.800 49.2 19.5 1933.7 11.5
## 1061 16943.000 32.6 17.3 2968.6 13.1
## 1062 20427.700 35.6 8.9 1425.2 10.1
## 1063 22459.300 38.7 11.3 3177.9 13.5
## 1064 23471.400 28.3 8.6 2308.1 15.2
## 1065 NA NA NA NA NA
## 1066 NA NA NA NA 19.1
## 1067 NA NA NA NA 24.9
## 1068 NA NA NA NA 24.3
## 1069 NA NA NA NA 20.1
## 1070 NA NA NA NA 23.8
## 1071 NA NA NA NA 22.6
## 1072 NA NA NA NA 21.4
## 1073 NA NA NA NA 17.9
## 1074 NA NA NA NA 15.8
## 1075 NA NA NA NA 15.9
## 1076 NA NA NA NA 15.6
## 1077 NA NA NA NA 16.5
## 1078 NA NA NA NA 19.1
## 1079 8539.699 32.2 1.9 NA 20.8
## 1080 9110.014 32.8 0.9 NA 20.3
## 1081 17358.400 72.1 34.1 1375.5 28.9
## 1082 18608.100 70.8 21.9 1551.1 23.9
## 1083 21748.100 63.0 22.4 2535.6 20.6
## 1084 20870.400 31.0 6.2 2541.7 21.7
## 1085 19907.800 55.1 19.9 4806.4 18.9
## 1086 27678.200 63.9 20.6 1329.0 16.2
## 1087 34782.600 59.8 23.5 8466.3 15.5
## 1088 39285.500 62.3 23.4 6817.8 16.0
## 1089 41123.900 75.6 26.2 2803.0 19.2
## 1090 NA NA NA NA 14.9
## 1091 NA NA NA NA 11.7
## 1092 NA NA NA NA 7.7
## 1093 NA NA NA NA 6.8
## 1094 NA NA NA NA 6.2
## 1095 NA NA NA NA 6.9
## 1096 NA NA NA NA 6.7
## 1097 NA NA NA NA 7.1
## 1098 NA NA NA NA 6.9
## 1099 NA NA NA NA 8.2
## 1100 NA NA NA NA 8.5
## 1101 NA NA NA NA 8.0
## 1102 NA NA NA NA 8.0
## 1103 NA NA NA NA 8.2
## 1104 NA NA NA NA 9.6
## 1105 160002.143 34.2 7.2 NA 10.0
## 1106 177274.723 36.6 7.8 NA 10.7
## 1107 203414.100 38.1 8.4 40129.8 10.4
## 1108 245977.500 33.0 7.7 42800.8 11.0
## 1109 247913.100 35.0 8.9 32800.6 11.6
## 1110 278126.100 38.9 9.8 20706.7 11.8
## 1111 290714.600 42.8 10.9 18143.9 12.3
## 1112 328185.300 45.5 11.0 53179.7 13.3
## 1113 356268.300 46.6 12.0 26693.8 13.1
## 1114 354887.600 47.5 13.3 27060.5 11.5
## 1115 455771.900 39.9 12.0 66418.0 11.0
## 1116 531036.700 43.3 15.0 82208.0 9.7
## 1117 NA NA NA NA 13.2
## 1118 NA NA NA NA 10.5
## 1119 NA NA NA NA 6.8
## 1120 NA NA NA NA 7.0
## 1121 NA NA NA NA 6.6
## 1122 NA NA NA NA 7.0
## 1123 NA NA NA NA 6.6
## 1124 NA NA NA NA 6.8
## 1125 NA NA NA NA 7.6
## 1126 NA NA NA NA 8.4
## 1127 NA NA NA NA 9.4
## 1128 NA NA NA NA 9.6
## 1129 NA NA NA NA 8.9
## 1130 NA NA NA NA 9.1
## 1131 NA NA NA NA 9.4
## 1132 146438.923 35.1 7.4 NA 10.1
## 1133 168670.562 37.0 8.5 NA 10.7
## 1134 181000.300 39.6 9.4 15588.2 11.1
## 1135 190733.900 42.1 11.7 14556.2 11.2
## 1136 212226.700 41.0 11.6 19982.6 12.0
## 1137 231279.800 42.4 13.2 18180.0 11.8
## 1138 255666.600 42.9 13.2 14192.2 11.7
## 1139 268936.300 45.6 15.6 16956.0 12.5
## 1140 350747.700 48.3 17.4 77880.8 12.6
## 1141 312530.000 50.9 19.5 13061.6 11.1
## 1142 333108.400 54.9 19.8 26503.6 10.0
## 1143 374563.200 54.5 20.0 22372.1 9.5
## 1144 NA NA NA NA 14.6
## 1145 NA NA NA NA 11.2
## 1146 NA NA NA NA 7.2
## 1147 NA NA NA NA 6.7
## 1148 NA NA NA NA 6.5
## 1149 NA NA NA NA 6.9
## 1150 NA NA NA NA 6.9
## 1151 NA NA NA NA 7.1
## 1152 NA NA NA NA 7.6
## 1153 NA NA NA NA 8.4
## 1154 NA NA NA NA 8.5
## 1155 NA NA NA NA 8.5
## 1156 NA NA NA NA 8.4
## 1157 NA NA NA NA 8.8
## 1158 NA NA NA NA 9.3
## 1159 142544.361 47.1 17.7 NA 9.9
## 1160 168648.509 42.3 15.3 NA 9.8
## 1161 212670.800 35.1 12.5 40358.3 10.3
## 1162 245068.300 37.2 12.9 28797.8 10.5
## 1163 275203.000 39.4 14.3 31853.6 11.1
## 1164 310029.800 39.2 11.0 38496.1 10.9
## 1165 362084.500 40.2 15.2 46332.4 11.2
## 1166 408448.100 40.5 14.5 46592.9 13.5
## 1167 443807.600 44.2 14.7 32051.4 13.3
## 1168 464426.300 48.1 17.0 26284.4 12.4
## 1169 511135.100 51.0 18.5 34508.1 11.6
## 1170 550777.600 53.2 21.0 45120.4 10.6
## 1171 NA NA NA NA 7.1
## 1172 NA NA NA NA 7.8
## 1173 NA NA NA NA 8.2
## 1174 NA NA NA NA 8.6
## 1175 NA NA NA NA 9.0
## 1176 NA NA NA NA 8.9
## 1177 NA NA NA NA 9.3
## 1178 NA NA NA NA 9.7
## 1179 23577.199 29.6 12.5 NA 9.9
## 1180 25534.230 38.0 12.5 NA 10.4
## 1181 31209.300 33.6 12.5 5560.1 11.4
## 1182 34095.700 36.7 12.5 3719.6 10.7
## 1183 37168.900 38.9 13.5 3656.9 12.3
## 1184 40045.700 40.5 12.3 3038.5 12.5
## 1185 43101.800 40.6 14.0 3745.2 12.7
## 1186 47558.800 37.7 12.7 5378.3 14.7
## 1187 53896.600 36.8 11.5 6556.7 13.6
## 1188 58562.300 37.8 12.7 4838.0 11.8
## 1189 63406.200 38.4 12.7 5288.8 10.8
## 1190 67802.400 40.5 13.4 4998.8 9.2
## 1191 NA NA NA NA 14.8
## 1192 NA NA NA NA 11.3
## 1193 NA NA NA NA 8.6
## 1194 NA NA NA NA 8.6
## 1195 NA NA NA NA 8.9
## 1196 NA NA NA NA 8.9
## 1197 NA NA NA NA 8.7
## 1198 NA NA NA NA 9.1
## 1199 NA NA NA NA 9.0
## 1200 NA NA NA NA 10.4
## 1201 NA NA NA NA 10.8
## 1202 NA NA NA NA 11.3
## 1203 NA NA NA NA 10.8
## 1204 NA NA NA NA 11.1
## 1205 NA NA NA NA 11.2
## 1206 74412.635 39.1 5.7 NA 11.7
## 1207 80615.957 41.2 6.8 NA 12.1
## 1208 90016.300 40.8 15.5 8509.7 11.7
## 1209 132014.100 26.4 8.6 40923.8 11.9
## 1210 170158.500 29.7 9.5 19176.7 13.2
## 1211 185537.000 28.3 6.7 19685.9 13.0
## 1212 198226.000 31.6 7.5 8083.0 13.3
## 1213 224687.100 35.7 9.1 13824.4 13.4
## 1214 366255.200 37.7 10.0 21715.1 13.0
## 1215 392548.400 38.2 9.9 32274.2 11.9
## 1216 372252.300 30.7 7.4 19642.9 11.0
## 1217 381028.200 34.2 7.6 26352.8 10.6
## 1218 NA NA NA NA 16.4
## 1219 NA NA NA NA 12.4
## 1220 NA NA NA NA 8.1
## 1221 NA NA NA NA 7.8
## 1222 NA NA NA NA 7.8
## 1223 NA NA NA NA 8.1
## 1224 NA NA NA NA 8.0
## 1225 NA NA NA NA 8.6
## 1226 NA NA NA NA 9.3
## 1227 NA NA NA NA 9.9
## 1228 NA NA NA NA 10.4
## 1229 NA NA NA NA 10.6
## 1230 NA NA NA NA 10.5
## 1231 NA NA NA NA 10.9
## 1232 NA NA NA NA 11.5
## 1233 224039.204 42.8 8.5 NA 12.2
## 1234 231501.141 46.0 11.5 NA 12.4
## 1235 258876.500 46.7 10.8 18975.2 12.2
## 1236 293305.400 47.7 11.3 28425.4 11.8
## 1237 274184.400 43.1 12.4 38777.7 12.7
## 1238 311631.100 48.8 17.9 32335.4 12.6
## 1239 504343.900 40.7 12.2 78546.4 12.6
## 1240 531915.300 45.1 12.9 33254.9 12.6
## 1241 554532.700 51.1 19.4 33174.4 12.4
## 1242 596975.100 52.2 20.8 32112.9 10.7
## 1243 631955.400 52.7 18.8 38757.4 10.1
## 1244 729460.100 52.6 20.4 50188.6 9.0
## 1245 NA NA NA NA 9.3
## 1246 NA NA NA NA 9.9
## 1247 NA NA NA NA 10.4
## 1248 NA NA NA NA 11.3
## 1249 NA NA NA NA 11.1
## 1250 NA NA NA NA 11.7
## 1251 NA NA NA NA 12.0
## 1252 NA NA NA NA 13.5
## 1253 41037.574 43.1 12.0 NA 14.3
## 1254 43819.237 45.0 16.6 NA 14.2
## 1255 42632.800 45.8 17.8 5806.3 13.6
## 1256 49755.300 44.5 15.9 8023.6 13.1
## 1257 48344.000 46.8 16.7 5459.1 15.1
## 1258 51187.700 50.7 17.0 3696.5 14.2
## 1259 46339.200 38.8 6.4 9490.7 13.3
## 1260 46909.500 40.5 12.3 2486.3 13.8
## 1261 63529.800 42.8 8.6 4801.0 12.3
## 1262 70656.000 44.8 13.2 7865.1 10.7
## 1263 80697.200 47.4 12.2 5658.0 10.5
## 1264 79473.700 46.3 11.6 10124.7 9.2
## 1265 NA NA NA NA 8.2
## 1266 NA NA NA NA 8.4
## 1267 NA NA NA NA 9.9
## 1268 NA NA NA NA 10.6
## 1269 NA NA NA NA 10.9
## 1270 NA NA NA NA 10.8
## 1271 NA NA NA NA 11.4
## 1272 NA NA NA NA 12.3
## 1273 10344.566 38.8 10.5 NA 13.6
## 1274 9376.688 44.0 10.9 NA 13.7
## 1275 11517.400 51.3 20.2 1336.6 13.5
## 1276 13099.400 43.2 15.8 3175.9 13.9
## 1277 NA NA NA NA 8.4
## 1278 NA NA NA NA 9.1
## 1279 NA NA NA NA 10.6
## 1280 NA NA NA NA 10.6
## 1281 NA NA NA NA 10.4
## 1282 NA NA NA NA 10.2
## 1283 NA NA NA NA 11.9
## 1284 NA NA NA NA 12.3
## 1285 33852.559 32.1 6.3 NA 13.8
## 1286 39174.201 36.1 11.4 NA 13.9
## 1287 44096.700 38.2 20.1 8233.0 13.5
## 1288 54084.900 40.3 10.0 11814.7 12.5
## 1289 63224.400 44.4 13.4 13587.4 14.5
## 1290 74863.600 45.4 14.9 17354.6 14.5
## 1291 NA NA NA NA 10.6
## 1292 NA NA NA NA 10.6
## 1293 NA NA NA NA 11.2
## 1294 NA NA NA NA 11.4
## 1295 NA NA NA NA 11.6
## 1296 NA NA NA NA 11.4
## 1297 NA NA NA NA 12.5
## 1298 NA NA NA NA 12.3
## build_flat catering catering_growth collective_foreign collective_people
## 1 NA 0.1070 NA NA NA
## 2 NA 0.1300 NA NA NA
## 3 NA 76.2000 NA NA NA
## 4 NA 111.0000 NA NA NA
## 5 NA 134.0000 NA NA NA
## 6 NA 172.0000 NA NA NA
## 7 NA 175.2000 NA NA NA
## 8 NA 211.1000 NA NA NA
## 9 NA 300.6000 NA NA NA
## 10 1736.0 420.5000 NA NA NA
## 11 2262.0 546.4000 NA NA NA
## 12 1936.0 690.8000 111.3 NA NA
## 13 2540.0 991.4000 113.0 NA NA
## 14 2971.0 1477.7000 118.8 NA NA
## 15 4391.0 1992.8000 114.0 NA NA
## 16 4791.0 637.4000 105.9 NA NA
## 17 5262.0 410.0000 56.2 NA NA
## 18 5722.0 452.0000 102.6 NA NA
## 19 5591.0 369.4000 77.0 NA NA
## 20 4919.0 384.1000 82.5 NA NA
## 21 5637.0 487.5000 116.5 NA NA
## 22 7281.0 575.9000 107.5 NA NA
## 23 10392.0 509.8000 77.7 9986 146450
## 24 8132.0 683.7000 NA 9807 177511
## 25 6502.0 760.7000 NA 10346 197965
## 26 9433.0 850.4000 NA 9679 183280
## 27 8233.0 960.2000 NA 12009 188768
## 28 NA 101.3000 NA NA NA
## 29 NA 130.9000 NA NA NA
## 30 258.0 165.6000 NA NA NA
## 31 302.0 205.7000 NA NA NA
## 32 158.0 235.8000 100.9 NA NA
## 33 130.0 310.4000 103.6 NA NA
## 34 133.0 392.2000 100.7 NA NA
## 35 293.0 466.8000 100.6 NA NA
## 36 351.0 114.0000 101.6 NA NA
## 37 522.0 110.6000 84.8 NA NA
## 38 242.0 112.9000 95.0 NA NA
## 39 508.0 128.9000 102.6 NA NA
## 40 763.0 127.8000 96.4 NA NA
## 41 890.0 121.7000 87.4 NA NA
## 42 837.0 120.0000 89.8 NA NA
## 43 1128.0 111.0000 81.2 1545 16443
## 44 1119.0 132.1000 NA 443 10037
## 45 1716.0 144.4000 NA 1221 36639
## 46 422.0 92.9000 NA 3603 36012
## 47 514.0 104.0000 NA 3093 46027
## 48 NA 35.7000 NA NA NA
## 49 NA 38.1000 NA NA NA
## 50 23.0 48.6000 NA NA NA
## 51 66.0 63.3000 NA NA NA
## 52 32.0 77.0000 107.8 NA NA
## 53 71.0 108.1000 110.6 NA NA
## 54 107.0 162.1000 122.9 NA NA
## 55 119.0 182.1000 102.1 NA NA
## 56 99.0 63.7000 37.6 NA NA
## 57 181.0 56.4000 77.4 NA NA
## 58 205.0 59.5000 96.1 NA NA
## 59 133.0 61.9000 95.2 NA NA
## 60 157.0 63.0000 107.6 NA NA
## 61 133.0 74.5000 108.5 NA NA
## 62 163.0 66.8000 81.6 NA NA
## 63 106.0 71.9000 94.5 802 16832
## 64 142.0 70.8000 NA 364 7406
## 65 55.0 55.4000 NA 867 18161
## 66 56.0 47.4000 NA 1216 22314
## 67 59.0 54.0000 NA 1084 19339
## 68 NA 0.0850 NA NA NA
## 69 NA 0.1090 NA NA NA
## 70 NA 74.8000 NA NA NA
## 71 NA 323.8000 NA NA NA
## 72 NA 423.3000 NA NA NA
## 73 NA 494.2000 NA NA NA
## 74 NA 368.4000 NA NA NA
## 75 NA 490.9000 NA NA NA
## 76 NA 705.8000 NA NA NA
## 77 3852.0 917.1000 NA NA NA
## 78 4461.0 1221.6000 NA NA NA
## 79 5043.0 2098.9000 109.0 NA NA
## 80 6926.0 2719.0000 115.4 NA NA
## 81 9564.0 5399.3000 169.6 NA NA
## 82 11160.0 7442.8000 124.3 NA NA
## 83 12788.0 1849.6000 96.4 NA NA
## 84 9248.0 1221.1000 101.5 NA NA
## 85 13554.0 1197.1000 96.2 NA NA
## 86 13866.0 1082.9000 85.4 NA NA
## 87 21920.0 1257.1000 99.1 NA NA
## 88 18624.0 1359.0000 112.6 NA NA
## 89 24058.0 3527.9000 98.8 NA NA
## 90 30624.0 3864.7000 93.3 37391 387470
## 91 36476.0 4103.9000 104.7 28710 521309
## 92 42258.0 4582.7000 102.6 26088 639946
## 93 33850.0 5613.7000 118.7 28118 686216
## 94 33869.0 8855.8000 151.0 30320 796642
## 95 NA 25.6000 NA NA NA
## 96 NA 36.3000 NA NA NA
## 97 297.0 44.2000 NA NA NA
## 98 297.0 54.8000 NA NA NA
## 99 205.0 116.0000 105.9 NA NA
## 100 185.0 156.0000 119.8 NA NA
## 101 361.0 242.4000 132.8 NA NA
## 102 678.0 343.6000 127.8 NA NA
## 103 780.0 57.4000 124.1 NA NA
## 104 989.0 77.7000 117.2 NA NA
## 105 889.0 96.2000 113.3 NA NA
## 106 1166.0 93.1000 92.3 NA NA
## 107 926.0 122.0000 123.8 NA NA
## 108 927.0 124.1000 92.5 NA NA
## 109 820.0 218.5000 176.9 NA NA
## 110 961.0 202.6000 79.4 695 39692
## 111 977.0 208.7000 98.2 1155 39774
## 112 1000.0 236.9000 113.6 744 44810
## 113 646.0 273.5000 118.7 854 40226
## 114 613.0 322.2000 112.8 851 44499
## 115 NA 231.7000 NA NA NA
## 116 NA 306.3000 NA NA NA
## 117 280.0 340.3000 NA NA NA
## 118 716.0 375.4000 NA NA NA
## 119 634.0 497.9000 103.0 NA NA
## 120 392.0 671.2000 120.1 NA NA
## 121 1607.0 943.2000 120.1 NA NA
## 122 1617.0 1324.1000 126.6 NA NA
## 123 1801.0 157.6000 116.5 NA NA
## 124 1514.0 180.1000 94.5 NA NA
## 125 1561.0 175.2000 86.0 NA NA
## 126 2129.0 156.0000 94.8 NA NA
## 127 2161.0 184.3000 111.6 NA NA
## 128 2257.0 140.4000 96.2 NA NA
## 129 2969.0 948.6000 92.9 NA NA
## 130 3166.0 973.1000 96.5 8823 93831
## 131 3614.0 1113.0000 107.2 6078 136000
## 132 3558.0 1913.6000 174.7 4745 162138
## 133 4682.0 1548.1000 122.6 6260 189288
## 134 4529.0 2081.4000 128.7 8553 212978
## 135 NA 716.4000 NA NA NA
## 136 NA 942.4000 NA NA NA
## 137 446.0 1144.4000 NA NA NA
## 138 463.0 1531.2000 NA NA NA
## 139 973.0 2144.0000 103.6 NA NA
## 140 1120.0 2895.1000 120.3 NA NA
## 141 1883.0 3872.9000 114.3 NA NA
## 142 2458.0 5136.4000 119.6 NA NA
## 143 2239.0 1243.1000 94.2 NA NA
## 144 2118.0 1048.0000 77.6 NA NA
## 145 3443.0 994.4000 91.0 NA NA
## 146 3947.0 1013.5000 96.2 NA NA
## 147 3639.0 1172.9000 99.6 NA NA
## 148 3768.0 1405.9000 105.9 NA NA
## 149 6152.0 3520.4000 141.9 NA NA
## 150 2540.0 4650.5000 109.4 182804 2183222
## 151 2765.0 7019.0000 128.5 91639 3002414
## 152 1511.0 7054.9000 97.2 119175 3311685
## 153 6033.0 8227.2000 103.9 171950 4300194
## 154 4520.0 9109.5000 106.0 167468 4325019
## 155 NA 0.0170 NA NA NA
## 156 NA 11.2000 NA NA NA
## 157 NA 16.7000 NA NA NA
## 158 NA 14.9000 NA NA NA
## 159 NA 9.6000 NA NA NA
## 160 NA 18.0000 NA NA NA
## 161 NA 34.6000 NA NA NA
## 162 NA 52.1000 NA NA NA
## 163 NA 65.0000 NA NA NA
## 164 NA 54.3000 NA NA NA
## 165 NA 51.4000 88.3 NA NA
## 166 NA 47.4000 90.8 NA NA
## 167 NA 0.3070 NA NA NA
## 168 NA 104.4000 NA NA NA
## 169 NA 144.6000 NA NA NA
## 170 NA 179.2000 NA NA NA
## 171 NA 206.5000 NA NA NA
## 172 NA 371.2000 NA NA NA
## 173 NA 526.1000 NA NA NA
## 174 NA 653.4000 NA NA NA
## 175 3576.0 1731.6000 NA NA NA
## 176 4208.0 2220.3000 NA NA NA
## 177 6078.0 2829.2000 110.3 NA NA
## 178 8477.0 3486.4000 105.9 NA NA
## 179 10502.0 4169.5000 105.9 NA NA
## 180 12135.0 4870.0000 106.1 NA NA
## 181 10993.0 988.2000 96.5 NA NA
## 182 7242.0 898.8000 82.7 NA NA
## 183 9669.0 990.9000 108.3 NA NA
## 184 10640.0 1071.4000 105.3 NA NA
## 185 11710.0 1464.3000 106.5 NA NA
## 186 11980.0 1845.5000 116.8 NA NA
## 187 10912.0 2081.3000 109.6 NA NA
## 188 13206.0 2610.8000 114.6 35886 235353
## 189 18529.0 3704.0000 119.7 23614 378667
## 190 13421.0 4047.9000 120.2 31167 391147
## 191 13858.0 4653.3000 113.3 38008 406237
## 192 16336.0 4700.8000 95.0 49989 478112
## 193 NA 76.7000 NA NA NA
## 194 NA 73.8000 NA NA NA
## 195 317.0 91.4000 NA NA NA
## 196 126.0 133.7000 NA NA NA
## 197 208.0 159.7000 103.5 NA NA
## 198 169.0 220.9000 118.9 NA NA
## 199 142.0 290.5000 116.5 NA NA
## 200 322.0 339.9000 106.3 NA NA
## 201 393.0 144.8000 138.6 NA NA
## 202 205.0 123.3000 77.5 NA NA
## 203 69.0 127.0000 99.2 NA NA
## 204 141.0 160.8000 118.7 NA NA
## 205 81.0 80.6000 49.0 NA NA
## 206 138.0 103.2000 83.5 NA NA
## 207 300.0 162.4000 92.4 NA NA
## 208 435.0 181.0000 103.5 116 8381
## 209 619.0 184.5000 96.0 48 18094
## 210 292.0 196.4000 105.7 101 15294
## 211 284.0 196.9000 97.3 259 23114
## 212 210.0 282.1000 134.7 316 26979
## 213 NA 44.8000 NA NA NA
## 214 NA 47.9000 NA NA NA
## 215 36.0 49.5000 NA NA NA
## 216 84.0 61.6000 NA NA NA
## 217 41.0 71.2000 100.1 NA NA
## 218 26.0 84.6000 102.0 NA NA
## 219 NA 1031.4000 NA NA NA
## 220 NA 1358.0000 NA NA NA
## 221 35.0 1558.2000 NA NA NA
## 222 69.0 2167.9000 NA NA NA
## 223 NA 2655.8000 106.1 NA NA
## 224 NA 3521.2000 105.2 NA NA
## 225 NA 3771.6000 102.7 NA NA
## 226 NA 4119.3000 99.3 NA NA
## 227 NA 896.2000 86.9 NA NA
## 228 NA 1041.1000 93.5 NA NA
## 229 NA 1012.0000 101.0 NA NA
## 230 NA 1250.3000 116.0 NA NA
## 231 99.0 1441.3000 111.2 NA NA
## 232 NA 1485.7000 97.6 NA NA
## 233 NA 1555.3000 97.0 NA NA
## 234 61.0 1691.4000 98.6 418 24835
## 235 NA 1999.6000 110.0 653 16120
## 236 NA 1753.5000 89.4 652 16842
## 237 NA 1695.7000 92.9 462 16159
## 238 NA 1720.8000 95.4 725 17264
## 239 NA 0.0820 NA NA NA
## 240 NA 0.1060 NA NA NA
## 241 NA 112.9000 NA NA NA
## 242 NA 178.4000 NA NA NA
## 243 NA 249.8000 NA NA NA
## 244 NA 370.4000 NA NA NA
## 245 NA 637.3000 NA NA NA
## 246 NA 867.3000 NA NA NA
## 247 NA 1116.3000 NA NA NA
## 248 1005.0 1133.7000 NA NA NA
## 249 1110.0 1386.8000 NA NA NA
## 250 1285.0 1543.7000 101.6 NA NA
## 251 1428.0 1930.4000 102.9 NA NA
## 252 2047.0 2221.7000 103.3 NA NA
## 253 2220.0 2500.5000 103.5 NA NA
## 254 2175.0 743.8000 108.9 NA NA
## 255 1648.0 636.7000 77.0 NA NA
## 256 4259.0 639.9000 94.7 NA NA
## 257 5130.0 666.4000 96.9 NA NA
## 258 4942.0 1318.4000 190.0 NA NA
## 259 4613.0 1906.6000 139.3 NA NA
## 260 2628.0 2073.8000 103.7 NA NA
## 261 1619.0 2331.7000 99.3 94581 347039
## 262 2916.0 1319.4000 73.1 182088 463834
## 263 1580.0 1328.9000 100.0 175713 588415
## 264 4205.0 856.1000 63.7 205661 571356
## 265 3701.0 831.1000 94.6 319600 784177
## 266 NA 86.1000 NA NA NA
## 267 NA 133.7000 NA NA NA
## 268 50.0 81.6000 NA NA NA
## 269 104.0 138.4000 NA NA NA
## 270 69.0 126.3000 112.0 NA NA
## 271 213.0 203.1000 132.4 NA NA
## 272 252.0 241.0000 106.5 NA NA
## 273 117.0 293.5000 112.0 NA NA
## 274 171.0 33.6000 58.1 NA NA
## 275 344.0 25.3000 67.5 NA NA
## 276 120.0 19.4000 72.3 NA NA
## 277 495.0 23.4000 112.6 NA NA
## 278 448.0 189.4000 770.0 NA NA
## 279 1133.0 723.5000 370.0 NA NA
## 280 994.0 754.4000 99.4 NA NA
## 281 588.0 814.1000 95.3 2220 14734
## 282 710.0 916.5000 115.9 42453 89748
## 283 607.0 1065.7000 113.4 52062 99985
## 284 377.0 1071.8000 98.9 51069 102029
## 285 720.0 1182.4000 107.5 53089 93662
## 286 NA 94.1000 NA NA NA
## 287 NA 99.3000 NA NA NA
## 288 208.0 124.2000 NA NA NA
## 289 202.0 164.8000 NA NA NA
## 290 135.0 253.9000 141.0 NA NA
## 291 369.0 259.7000 84.2 NA NA
## 292 185.0 325.0000 112.3 NA NA
## 293 184.0 376.0000 106.4 NA NA
## 294 318.0 67.3000 75.7 NA NA
## 295 549.0 63.4000 84.8 NA NA
## 296 747.0 65.1000 96.8 NA NA
## 297 267.0 62.9000 90.0 NA NA
## 298 781.0 60.3000 91.1 NA NA
## 299 43.0 56.4000 90.2 NA NA
## 300 50.8 52.6000 88.9 NA NA
## 301 463.0 51.6000 86.6 1340 38558
## 302 254.0 34.2000 66.3 1808 62805
## 303 301.0 30.7000 96.3 1262 46609
## 304 347.0 24.8000 77.2 1523 54316
## 305 524.0 23.5000 92.1 1544 49727
## 306 NA 67.9000 NA NA NA
## 307 NA 91.6000 NA NA NA
## 308 86.0 97.0000 NA NA NA
## 309 89.0 154.4000 NA NA NA
## 310 243.0 221.3000 131.0 NA NA
## 311 411.0 373.0000 138.8 NA NA
## 312 386.0 490.6000 110.1 NA NA
## 313 368.0 584.8000 109.6 NA NA
## 314 389.0 160.1000 98.8 NA NA
## 315 346.0 124.8000 70.2 NA NA
## 316 708.0 119.1000 89.9 NA NA
## 317 1068.0 126.8000 99.2 NA NA
## 318 764.0 609.9000 460.0 NA NA
## 319 61.4 723.6000 114.3 NA NA
## 320 134.6 809.5000 106.7 NA NA
## 321 2241.0 823.8000 89.8 10931 52615
## 322 1709.0 596.9000 88.7 17128 77880
## 323 1441.0 582.3000 96.4 21425 97964
## 324 1215.0 84.1000 14.3 20156 107722
## 325 558.0 42.9000 49.8 20008 116493
## 326 NA 0.0300 NA NA NA
## 327 NA 0.0460 NA NA NA
## 328 NA 35.1000 NA NA NA
## 329 NA 56.3000 NA NA NA
## 330 NA 78.4000 NA NA NA
## 331 NA 109.3000 NA NA NA
## 332 NA 220.0000 NA NA NA
## 333 NA 333.5000 NA NA NA
## 334 NA 481.1000 NA NA NA
## 335 1381.0 560.1000 NA NA NA
## 336 1590.0 864.0000 NA NA NA
## 337 2173.0 1246.0000 121.3 NA NA
## 338 2766.0 1710.4000 118.1 NA NA
## 339 2920.0 2440.4000 126.5 NA NA
## 340 4188.0 3296.5000 119.2 NA NA
## 341 5339.0 130.2000 117.3 NA NA
## 342 5615.0 135.7000 96.5 NA NA
## 343 8089.0 133.0000 86.1 NA NA
## 344 8798.0 105.6000 68.9 NA NA
## 345 8107.0 369.4000 200.0 NA NA
## 346 8697.0 437.7000 113.8 NA NA
## 347 7215.0 559.5000 125.1 NA NA
## 348 8686.0 656.2000 109.5 2382 56865
## 349 7802.0 842.9000 122.8 3825 94321
## 350 5754.0 1129.9000 130.5 5189 106292
## 351 5744.0 1163.6000 100.2 5970 123114
## 352 6243.0 1362.8000 113.3 4232 131653
## 353 560.0 6.9000 85.0 NA NA
## 354 1147.0 5.4000 67.9 NA NA
## 355 840.0 7.3000 122.6 NA NA
## 356 807.0 8.2000 107.9 NA NA
## 357 902.0 8.6000 102.7 NA NA
## 358 768.0 17.7000 192.2 19470 177162
## 359 1313.0 28.7000 155.0 16865 203526
## 360 668.0 23.7000 82.4 17190 200486
## 361 1027.0 52.0000 200.0 18199 224692
## 362 1075.0 23.0000 42.8 21159 226317
## 363 NA 90.0000 NA NA NA
## 364 NA 48.2000 NA NA NA
## 365 93.0 45.6000 NA NA NA
## 366 199.0 47.6000 NA NA NA
## 367 87.0 61.8000 109.2 NA NA
## 368 168.0 77.7000 109.0 NA NA
## 369 164.0 98.0000 111.8 NA NA
## 370 233.0 141.0000 127.0 NA NA
## 371 148.0 46.8000 105.8 NA NA
## 372 241.0 36.0000 108.9 NA NA
## 373 482.0 38.5000 90.9 NA NA
## 374 332.0 42.5000 95.8 NA NA
## 375 300.0 41.2000 87.9 NA NA
## 376 469.0 38.9000 90.7 NA NA
## 377 279.0 34.2000 86.1 NA NA
## 378 289.0 35.8000 97.7 8048 237629
## 379 502.0 36.9000 98.5 7028 264902
## 380 550.0 75.2000 200.0 6702 260193
## 381 130.0 44.9000 58.1 8519 281166
## 382 314.0 47.6000 102.6 10358 287202
## 383 NA 146.9000 NA NA NA
## 384 NA 224.4000 NA NA NA
## 385 147.0 311.5000 NA NA NA
## 386 166.0 433.3000 NA NA NA
## 387 134.0 570.5000 110.7 NA NA
## 388 154.0 738.5000 112.2 NA NA
## 389 135.0 874.7000 105.0 NA NA
## 390 143.0 1169.4000 118.0 NA NA
## 391 204.0 42.6000 94.5 NA NA
## 392 203.0 45.8000 89.8 NA NA
## 393 291.0 44.6000 85.2 NA NA
## 394 328.0 53.0000 103.2 NA NA
## 395 209.0 61.4000 105.0 NA NA
## 396 301.0 62.7000 98.1 NA NA
## 397 478.0 74.1000 115.7 NA NA
## 398 694.0 87.6000 110.4 NA 10970
## 399 649.0 67.4000 73.6 NA 10449
## 400 281.0 4.2000 6.1 756 13757
## 401 451.0 61.1000 200.0 679 10580
## 402 315.0 NA NA 860 11803
## 403 NA 214.0000 NA NA NA
## 404 NA 290.8000 NA NA NA
## 405 482.0 392.4000 NA NA NA
## 406 422.0 549.9000 NA NA NA
## 407 435.0 820.5000 125.5 NA NA
## 408 545.0 1227.1000 129.7 NA NA
## 409 753.0 1641.8000 118.6 NA NA
## 410 650.0 2155.0000 118.0 NA NA
## 411 174.0 87.5000 116.7 NA NA
## 412 262.0 112.3000 65.1 NA NA
## 413 740.0 80.1000 62.3 NA NA
## 414 1117.0 98.2000 106.4 NA NA
## 415 718.0 352.5000 200.0 NA NA
## 416 1079.0 340.4000 92.8 NA NA
## 417 751.0 339.6000 97.7 NA NA
## 418 880.0 445.7000 122.6 NA 157683
## 419 549.0 493.7000 106.0 NA 178741
## 420 712.0 593.2000 117.0 4704 182461
## 421 761.0 584.5000 95.8 4900 191328
## 422 729.0 658.6000 109.0 6235 189756
## 423 NA 0.0880 NA NA NA
## 424 NA 0.1210 NA NA NA
## 425 NA 156.0000 NA NA NA
## 426 NA 259.6000 NA NA NA
## 427 NA 330.9000 NA NA NA
## 428 NA 343.3000 NA NA NA
## 429 NA 482.8000 NA NA NA
## 430 NA 550.9000 NA NA NA
## 431 NA 817.7000 NA NA NA
## 432 1126.0 1008.6000 NA NA NA
## 433 1563.0 1285.7000 NA NA NA
## 434 1485.0 1706.7000 108.3 NA NA
## 435 2224.0 2270.2000 107.6 NA NA
## 436 2556.0 2816.8000 105.9 NA NA
## 437 2954.0 3411.0000 113.1 NA NA
## 438 3820.0 1333.7000 82.5 NA NA
## 439 5025.0 1143.7000 81.6 NA NA
## 440 4222.0 1296.0000 106.3 NA NA
## 441 5023.0 1115.5000 93.5 NA NA
## 442 3916.0 1288.8000 107.5 NA NA
## 443 2842.0 2029.9000 144.8 NA NA
## 444 4368.0 3167.9000 102.6 NA NA
## 445 4239.0 3694.2000 103.7 19573 268507
## 446 3201.0 3597.4000 100.2 18771 270154
## 447 2365.0 3574.3000 103.6 42541 407557
## 448 2655.0 3195.2000 NA 50340 423364
## 449 3029.0 3156.4000 NA 66074 430914
## 450 NA 141.4000 NA NA NA
## 451 NA 217.8000 NA NA NA
## 452 305.0 344.7000 NA NA NA
## 453 289.0 415.9000 NA NA NA
## 454 434.0 514.3000 100.9 NA NA
## 455 269.0 684.2000 107.7 NA NA
## 456 134.0 812.6000 101.3 NA NA
## 457 74.0 879.4000 101.1 NA NA
## 458 181.0 391.9000 101.5 NA NA
## 459 126.0 309.8000 79.9 NA NA
## 460 29.0 379.9000 103.9 NA NA
## 461 52.0 412.2000 97.9 NA NA
## 462 147.0 401.9000 90.7 NA NA
## 463 163.0 419.9000 96.1 NA NA
## 464 763.0 415.9000 88.9 NA NA
## 465 330.0 434.3000 93.4 1096 32683
## 466 244.0 418.9000 96.7 1306 42642
## 467 256.0 388.0000 105.9 708 55365
## 468 340.0 416.1000 NA 766 40226
## 469 203.0 424.7000 NA 719 56251
## 470 NA 0.0230 NA NA NA
## 471 NA 0.0360 NA NA NA
## 472 NA 48.2000 NA NA NA
## 473 NA 68.9000 NA NA NA
## 474 NA 95.5000 NA NA NA
## 475 NA 103.2000 NA NA NA
## 476 NA 150.0000 NA NA NA
## 477 NA 170.1000 NA NA NA
## 478 NA 206.0000 NA NA NA
## 479 754.0 296.9000 NA NA NA
## 480 788.0 415.0000 NA NA NA
## 481 561.0 654.7000 144.0 NA NA
## 482 1427.0 786.0000 110.4 NA NA
## 483 1461.0 1113.5000 122.9 NA NA
## 484 1925.0 1540.9000 124.7 NA NA
## 485 2344.0 432.5000 107.7 NA NA
## 486 1893.0 283.3000 52.3 NA NA
## 487 1895.0 343.3000 111.6 NA NA
## 488 2358.0 349.9000 94.3 NA NA
## 489 3379.0 347.5000 94.6 NA NA
## 490 3630.0 431.6000 119.0 NA NA
## 491 2612.0 415.0000 92.3 NA NA
## 492 2805.0 544.0000 120.2 20644 135082
## 493 2253.0 343.9000 61.6 37514 201063
## 494 1827.0 375.3000 106.5 27436 238523
## 495 1288.0 441.7000 114.3 37108 210917
## 496 1548.0 414.1000 91.0 52189 224028
## 497 NA 0.0520 NA NA NA
## 498 NA 0.0710 NA NA NA
## 499 NA 65.2000 NA NA NA
## 500 NA 70.9000 NA NA NA
## 501 NA 74.4000 NA NA NA
## 502 NA 114.6000 NA NA NA
## 503 NA 199.2000 NA NA NA
## 504 NA 238.5000 NA NA NA
## 505 NA 349.4000 NA NA NA
## 506 479.0 544.3000 NA NA NA
## 507 196.0 642.9000 NA NA NA
## 508 461.0 739.6000 101.0 NA NA
## 509 425.0 857.6000 99.0 NA NA
## 510 1003.0 937.7000 100.5 NA NA
## 511 1374.0 1372.1000 125.0 NA NA
## 512 1719.0 354.1000 102.4 NA NA
## 513 863.0 318.7000 81.0 NA NA
## 514 1182.0 254.6000 93.0 NA NA
## 515 1015.0 241.4000 86.5 NA NA
## 516 1034.0 227.8000 91.8 NA NA
## 517 1462.0 245.0000 97.1 NA NA
## 518 1087.0 316.6000 121.7 NA NA
## 519 1035.0 494.6000 122.1 4566 112984
## 520 1331.0 621.3000 109.4 2660 122660
## 521 2261.0 749.7000 119.5 3690 118212
## 522 1354.0 974.1000 117.2 3955 127628
## 523 1965.0 1164.5000 115.5 8565 144270
## 524 NA 239.8000 NA NA NA
## 525 NA 330.5000 NA NA NA
## 526 20.0 364.5000 NA NA NA
## 527 48.0 405.0000 NA NA NA
## 528 NA 465.3000 100.1 NA NA
## 529 117.0 546.6000 100.2 NA NA
## 530 96.0 620.1000 102.2 NA NA
## 531 217.0 792.9000 108.7 NA NA
## 532 174.0 339.3000 100.5 NA NA
## 533 10.0 310.4000 80.7 NA NA
## 534 174.0 355.5000 104.4 NA NA
## 535 373.0 328.2000 91.7 NA NA
## 536 170.0 370.4000 115.0 NA NA
## 537 301.0 396.1000 99.5 NA NA
## 538 292.0 389.6000 96.2 NA NA
## 539 438.0 461.8000 98.5 48 14542
## 540 755.0 998.1000 203.4 504 19657
## 541 910.0 1167.8000 101.0 1127 18685
## 542 1295.0 751.8000 106.3 1609 18706
## 543 1320.0 832.1000 106.9 1408 20419
## 544 NA 0.0020 NA NA NA
## 545 NA 0.0030 NA NA NA
## 546 NA 2.1010 NA NA NA
## 547 NA 2.5080 NA NA NA
## 548 NA 3.3830 NA NA NA
## 549 NA 4.0960 NA NA NA
## 550 NA 9.6000 NA NA NA
## 551 NA 16.4910 NA NA NA
## 552 NA 33.2410 NA NA NA
## 553 63.0 43.3060 NA NA NA
## 554 122.0 80.6000 NA NA NA
## 555 103.0 105.0980 98.0 NA NA
## 556 418.0 159.2480 133.0 NA NA
## 557 412.0 235.0990 124.8 NA NA
## 558 566.0 342.6410 120.9 NA NA
## 559 563.0 286.9000 118.9 NA NA
## 560 534.0 220.1000 70.0 NA NA
## 561 379.0 224.6000 73.9 NA NA
## 562 294.0 345.5000 143.9 NA NA
## 563 311.0 379.6000 106.3 NA NA
## 564 315.0 386.4000 89.1 NA NA
## 565 357.0 376.7000 91.1 NA NA
## 566 344.0 486.5000 111.2 50 9272
## 567 205.0 497.7000 108.0 NA NA
## 568 243.0 746.5000 98.3 NA NA
## 569 121.0 680.4000 69.1 193 6693
## 570 240.0 632.3000 83.5 281 8697
## 571 NA 0.0490 NA NA NA
## 572 NA 0.0640 NA NA NA
## 573 NA 41.4000 NA NA NA
## 574 NA 44.0000 NA NA NA
## 575 NA 44.9000 NA NA NA
## 576 NA 44.2000 NA NA NA
## 577 NA 73.1000 NA NA NA
## 578 NA 114.7000 NA NA NA
## 579 NA 146.3000 NA NA NA
## 580 2387.0 311.1000 NA NA NA
## 581 2625.0 387.6000 NA NA NA
## 582 2386.0 199.1000 108.9 NA NA
## 583 3704.0 280.5000 117.7 NA NA
## 584 3669.0 395.6000 152.8 NA NA
## 585 3206.0 725.4000 725.4 NA NA
## 586 1797.0 171.0000 56.2 NA NA
## 587 3428.0 174.1000 77.4 NA NA
## 588 3635.0 255.8000 133.0 NA NA
## 589 2551.0 500.1000 141.9 NA NA
## 590 1682.0 666.1000 132.3 NA NA
## 591 3432.0 717.2000 88.2 NA NA
## 592 4222.0 604.1000 79.9 NA NA
## 593 3789.0 779.3000 115.7 14651 138202
## 594 4166.0 587.2000 97.4 14996 187031
## 595 3580.0 903.9000 134.1 15723 178796
## 596 2158.0 853.2000 96.0 14540 134413
## 597 1794.0 920.0000 105.5 11838 141743
## 598 NA 0.0340 NA NA NA
## 599 NA 0.0460 NA NA NA
## 600 NA 47.7000 NA NA NA
## 601 NA 78.7000 NA NA NA
## 602 NA 104.8000 NA NA NA
## 603 NA 132.5000 NA NA NA
## 604 NA 193.0000 NA NA NA
## 605 NA 232.2000 NA NA NA
## 606 NA 277.1000 NA NA NA
## 607 2648.0 358.5000 NA NA NA
## 608 3356.0 405.3000 NA NA NA
## 609 4698.0 423.3000 103.0 NA NA
## 610 4049.0 604.4000 106.0 NA NA
## 611 3606.0 708.3000 107.4 NA NA
## 612 4469.0 943.7000 113.6 NA NA
## 613 3623.0 457.9000 113.3 NA NA
## 614 3263.0 499.8000 90.0 NA NA
## 615 3737.0 620.6000 112.1 NA NA
## 616 2814.0 629.8000 95.0 NA NA
## 617 2364.0 642.1000 103.5 NA NA
## 618 3325.0 672.3000 98.6 NA NA
## 619 3948.0 975.9000 148.0 NA NA
## 620 3227.0 1100.6000 101.7 7951 55962
## 621 1979.0 1128.9000 96.2 8129 69925
## 622 2718.0 1172.9000 101.5 10527 123558
## 623 2741.0 1087.1000 89.6 16059 144022
## 624 1940.0 999.1000 109.9 16625 156668
## 625 NA 160.0000 NA NA NA
## 626 NA 209.3000 NA NA NA
## 627 1348.0 266.8000 NA NA NA
## 628 1031.0 300.1000 NA NA NA
## 629 1484.0 312.6000 102.7 NA NA
## 630 1602.0 445.6000 105.9 NA NA
## 631 1470.0 506.8000 104.2 NA NA
## 632 1916.0 671.9000 113.0 NA NA
## 633 2046.0 300.8000 89.8 NA NA
## 634 886.0 260.1000 91.8 NA NA
## 635 898.0 297.9000 106.9 NA NA
## 636 1100.0 358.7000 105.6 NA NA
## 637 1410.0 400.2000 107.9 NA NA
## 638 1433.0 426.4000 100.3 NA NA
## 639 1638.0 454.6000 108.7 NA NA
## 640 1403.0 583.8000 115.8 1300 20755
## 641 1372.0 614.0000 98.7 1463 38236
## 642 1187.0 534.3000 85.0 2002 43542
## 643 1259.0 791.7000 143.2 2003 31260
## 644 1255.0 745.7000 105.2 1562 29189
## 645 NA 0.0560 NA NA NA
## 646 NA 0.0690 NA NA NA
## 647 NA 59.1000 NA NA NA
## 648 NA 93.3000 NA NA NA
## 649 NA 120.1000 NA NA NA
## 650 NA 156.1000 NA NA NA
## 651 NA 195.2000 NA NA NA
## 652 NA 250.5000 NA NA NA
## 653 NA 347.3000 NA NA NA
## 654 1499.0 575.5000 NA NA NA
## 655 987.0 718.2000 NA NA NA
## 656 1575.0 1049.4000 127.0 NA NA
## 657 973.0 1517.3000 117.2 NA NA
## 658 1803.0 1998.1000 108.1 NA NA
## 659 2457.0 2563.7000 116.0 NA NA
## 660 2756.0 566.5000 142.7 NA NA
## 661 3165.0 320.4000 41.3 NA NA
## 662 3858.0 328.0000 92.4 NA NA
## 663 4072.0 366.7000 98.4 NA NA
## 664 4499.0 354.6000 93.7 NA NA
## 665 3779.0 371.5000 110.8 NA NA
## 666 4912.0 619.6000 127.2 NA NA
## 667 6845.0 688.8000 100.2 10887 84846
## 668 7278.0 719.1000 98.8 9243 96044
## 669 6992.0 814.5000 109.1 10122 123998
## 670 4580.0 875.0000 105.1 6955 103942
## 671 3621.0 1039.0000 117.9 7867 110235
## 672 NA 0.0440 NA NA NA
## 673 NA 0.0560 NA NA NA
## 674 NA 51.7000 NA NA NA
## 675 NA 78.0000 NA NA NA
## 676 NA 78.7000 NA NA NA
## 677 NA 88.0000 NA NA NA
## 678 NA 150.9000 NA NA NA
## 679 NA 164.7000 NA NA NA
## 680 NA 220.8000 NA NA NA
## 681 977.0 295.4000 NA NA NA
## 682 1191.0 467.3000 NA NA NA
## 683 1211.0 525.7000 100.2 NA NA
## 684 1720.0 712.2000 110.7 NA NA
## 685 1670.0 1016.5000 131.1 NA NA
## 686 1988.0 1369.8000 117.1 NA NA
## 687 1891.0 440.5000 84.3 NA NA
## 688 2414.0 508.7000 107.5 NA NA
## 689 2639.0 531.8000 95.0 NA NA
## 690 1591.0 625.2000 102.9 NA NA
## 691 2358.0 873.2000 136.0 NA NA
## 692 3154.0 957.7000 101.9 NA NA
## 693 3428.0 826.4000 77.5 NA NA
## 694 3242.0 863.0000 86.8 27761 171946
## 695 3889.0 976.7000 104.3 50335 265739
## 696 3222.0 1190.7000 115.9 60286 250013
## 697 3363.0 1281.4000 105.2 47265 263067
## 698 3155.0 1522.2000 114.4 59359 283401
## 699 NA 26.0000 NA NA NA
## 700 NA 43.2000 NA NA NA
## 701 335.0 56.3000 NA NA NA
## 702 509.0 88.0000 NA NA NA
## 703 400.0 104.1000 105.3 NA NA
## 704 296.0 135.8000 106.6 NA NA
## 705 284.0 194.7000 131.6 NA NA
## 706 142.0 283.5000 126.5 NA NA
## 707 98.0 136.4000 110.0 NA NA
## 708 277.0 140.2000 95.6 NA NA
## 709 308.0 159.1000 102.7 NA NA
## 710 261.0 245.4000 135.0 NA NA
## 711 327.0 107.1000 42.5 NA NA
## 712 335.0 100.1000 86.9 NA NA
## 713 431.0 107.1000 96.1 NA NA
## 714 858.0 85.3000 66.2 208 9960
## 715 700.0 83.3000 90.0 201 24338
## 716 1101.0 85.6000 97.7 673 32544
## 717 920.0 154.1000 176.0 883 23201
## 718 413.0 154.3000 96.5 539 38857
## 719 NA 55.6000 NA NA NA
## 720 NA 67.6000 NA NA NA
## 721 267.0 78.7000 NA NA NA
## 722 349.0 96.1000 NA NA NA
## 723 200.0 101.6000 93.8 NA NA
## 724 101.0 126.1000 101.4 NA NA
## 725 239.0 184.1000 134.1 NA NA
## 726 157.0 257.8000 121.6 NA NA
## 727 240.0 90.8000 87.2 NA NA
## 728 156.0 92.5000 92.7 NA NA
## 729 158.0 74.9000 73.3 NA NA
## 730 132.0 65.3000 76.3 NA NA
## 731 105.0 74.1000 110.4 NA NA
## 732 177.0 83.5000 104.7 NA NA
## 733 252.0 88.8000 95.5 NA NA
## 734 509.0 91.3000 85.4 643 22057
## 735 521.0 93.4000 94.3 197 13203
## 736 320.0 93.2000 94.9 432 23084
## 737 365.0 83.9000 88.0 644 25438
## 738 361.0 70.6000 81.1 695 19419
## 739 NA 0.1070 NA NA NA
## 740 NA 0.1290 NA NA NA
## 741 NA 126.3000 NA NA NA
## 742 NA 156.0000 NA NA NA
## 743 NA 171.1000 NA NA NA
## 744 NA 192.4000 NA NA NA
## 745 NA 330.5000 NA NA NA
## 746 NA 479.7000 NA NA NA
## 747 NA 671.2000 NA NA NA
## 748 1896.0 925.1000 NA NA NA
## 749 1734.0 1157.8000 NA NA NA
## 750 2961.0 1397.9000 107.2 NA NA
## 751 3743.0 1700.8000 108.4 NA NA
## 752 4342.0 2260.0000 120.9 NA NA
## 753 4258.0 2915.7000 116.8 NA NA
## 754 4263.0 1470.0000 96.9 NA NA
## 755 3463.0 1186.9000 74.8 NA NA
## 756 3887.0 1448.4000 110.5 NA NA
## 757 2815.0 1359.1000 94.4 NA NA
## 758 4333.0 1091.7000 100.0 NA NA
## 759 5371.0 1132.6000 100.1 NA NA
## 760 6871.0 1203.6000 101.3 NA NA
## 761 6113.0 1531.5000 113.8 14870 256008
## 762 6418.0 2065.4000 122.0 19440 351642
## 763 6132.0 2662.9000 115.6 20287 379799
## 764 5838.0 3720.5000 118.3 20219 388127
## 765 6659.0 3919.3000 102.9 15743 369059
## 766 NA NA NA NA NA
## 767 NA NA NA NA NA
## 768 701.0 224.0000 NA NA NA
## 769 502.0 245.2000 NA NA NA
## 770 852.0 256.6000 93.0 NA NA
## 771 695.0 295.5000 102.6 NA NA
## 772 1047.0 447.4000 130.5 NA NA
## 773 992.0 548.5000 111.0 NA NA
## 774 1834.0 282.8000 97.3 NA NA
## 775 942.0 246.6000 89.4 NA NA
## 776 987.0 186.0000 79.6 NA NA
## 777 1451.0 205.0000 99.2 NA NA
## 778 1720.0 298.4000 146.3 NA NA
## 779 1187.0 307.6000 100.1 NA NA
## 780 2620.0 311.7000 114.9 NA NA
## 781 2272.0 261.0000 70.9 1474 34944
## 782 1820.0 126.3000 45.1 1288 34084
## 783 2013.0 233.2000 181.7 1945 48573
## 784 294.0 236.8000 123.2 3095 37791
## 785 1258.0 206.8000 85.3 1639 38342
## 786 NA NA NA NA NA
## 787 NA NA NA NA NA
## 788 66.0 52.8000 NA NA NA
## 789 118.0 62.5000 NA NA NA
## 790 27.0 74.1000 105.2 NA NA
## 791 181.0 121.6000 146.2 NA NA
## 792 209.0 134.7000 95.9 NA NA
## 793 199.0 197.8000 133.0 NA NA
## 794 233.0 79.3000 67.7 NA NA
## 795 386.0 70.1000 78.3 NA NA
## 796 34.0 74.9000 102.4 NA NA
## 797 112.0 76.7000 76.8 NA NA
## 798 149.0 69.1000 98.3 NA NA
## 799 81.0 73.0000 101.1 NA NA
## 800 160.0 113.6000 164.8 NA NA
## 801 131.0 NA 130.9 938 35081
## 802 145.0 NA 100.4 711 38125
## 803 60.0 NA 101.8 695 35066
## 804 140.0 167.8000 111.0 841 44910
## 805 102.0 186.9000 108.8 727 52263
## 806 NA 0.0330 NA NA NA
## 807 NA 0.0440 NA NA NA
## 808 NA 60.4000 NA NA NA
## 809 NA 92.2000 NA NA NA
## 810 NA 84.5000 NA NA NA
## 811 NA 96.4000 NA NA NA
## 812 NA 136.1000 NA NA NA
## 813 NA 217.9000 NA NA NA
## 814 NA 261.3000 NA NA NA
## 815 1062.0 337.0000 NA NA NA
## 816 1210.0 383.7000 NA NA NA
## 817 1753.0 443.9000 101.4 NA NA
## 818 1734.0 630.9000 121.9 NA NA
## 819 1780.0 708.2000 98.0 NA NA
## 820 1833.0 1369.0000 112.0 NA NA
## 821 3034.0 715.6000 120.2 NA NA
## 822 3193.0 369.9000 49.0 NA NA
## 823 2550.0 345.6000 100.1 NA NA
## 824 2768.0 264.8000 83.6 NA NA
## 825 2426.0 210.1000 85.0 NA NA
## 826 3029.0 209.7000 92.8 NA NA
## 827 3527.0 193.4000 85.6 NA NA
## 828 4788.0 421.1000 145.3 7027 96639
## 829 6019.0 457.3000 108.5 4178 135224
## 830 4700.0 437.9000 102.3 3262 105429
## 831 3812.0 553.3000 121.8 3118 123858
## 832 3740.0 693.3000 105.4 3296 139432
## 833 NA 283.9000 NA NA NA
## 834 NA 287.8000 NA NA NA
## 835 891.0 384.2000 NA NA NA
## 836 664.0 401.9000 NA NA NA
## 837 905.0 547.6000 119.4 NA NA
## 838 772.0 814.6000 127.6 NA NA
## 839 1392.0 845.3000 90.6 NA NA
## 840 2749.0 1308.3000 102.7 NA NA
## 841 3076.0 615.3000 92.3 NA NA
## 842 1880.0 400.9000 61.7 NA NA
## 843 1466.0 466.1000 113.7 NA NA
## 844 1642.0 451.0000 95.0 NA NA
## 845 967.0 536.8000 119.4 NA NA
## 846 1504.0 607.2000 114.1 NA NA
## 847 2347.0 707.1000 103.7 NA NA
## 848 3109.0 1128.7000 109.5 2129 33159
## 849 3068.0 1250.0000 111.3 2827 50643
## 850 1561.0 1322.6000 104.6 3019 99881
## 851 2118.0 1426.4000 109.1 2970 126680
## 852 1749.0 1590.6000 112.0 3639 68430
## 853 NA 0.0950 NA NA NA
## 854 NA 0.1190 NA NA NA
## 855 NA 87.4000 NA NA NA
## 856 NA 84.9000 NA NA NA
## 857 NA 109.2000 NA NA NA
## 858 NA 70.8000 NA NA NA
## 859 NA 113.4000 NA NA NA
## 860 NA 138.4000 NA NA NA
## 861 NA 185.7000 NA NA NA
## 862 4566.0 375.9000 NA NA NA
## 863 6639.0 413.7000 NA NA NA
## 864 6208.0 458.4000 103.6 NA NA
## 865 8300.0 520.6000 101.8 NA NA
## 866 10028.0 1343.6000 110.3 NA NA
## 867 10228.0 2917.5000 133.3 NA NA
## 868 12786.0 1152.7000 76.8 NA NA
## 869 9010.0 635.2000 60.8 NA NA
## 870 11200.0 750.4000 103.7 NA NA
## 871 9639.0 844.4000 122.3 NA NA
## 872 11838.0 1111.4000 135.1 NA NA
## 873 13962.0 1239.2000 99.6 NA NA
## 874 15342.0 1185.4000 88.8 NA NA
## 875 17938.0 1652.0000 66.7 16477 259160
## 876 20405.0 1821.2000 104.3 17251 443858
## 877 17383.0 2100.6000 105.9 17409 468112
## 878 16714.0 2488.4000 115.0 26693 458667
## 879 18936.0 3084.8000 118.7 61698 494281
## 880 NA 0.1970 NA NA NA
## 881 NA 0.2250 NA NA NA
## 882 NA 211.4000 NA NA NA
## 883 NA 237.8000 NA NA NA
## 884 NA 269.5000 NA NA NA
## 885 NA 396.8000 NA NA NA
## 886 NA 600.9000 NA NA NA
## 887 NA 851.8000 NA NA NA
## 888 NA 1196.2000 NA NA NA
## 889 2525.0 1312.3000 NA NA NA
## 890 3459.0 893.6000 NA NA NA
## 891 4721.0 1564.5000 107.0 NA NA
## 892 4850.0 2063.6000 108.8 NA NA
## 893 5802.0 2307.5000 101.6 NA NA
## 894 8341.0 6231.7000 113.0 NA NA
## 895 7883.0 2681.8000 113.1 NA NA
## 896 5465.0 1930.8000 95.7 NA NA
## 897 4544.0 2086.5000 110.6 NA NA
## 898 5945.0 2238.0000 97.4 NA NA
## 899 8767.0 2821.7000 115.2 NA NA
## 900 9040.0 3273.7000 110.5 NA NA
## 901 11967.0 3694.0000 105.6 NA NA
## 902 7563.0 4134.5000 102.6 24681 361879
## 903 6830.0 4484.8000 104.8 26554 533780
## 904 7559.0 4843.8000 105.8 34678 552208
## 905 7096.0 5462.5000 111.5 86446 634936
## 906 6949.0 6441.7000 113.9 58481 734722
## 907 NA 47.6000 NA NA NA
## 908 NA 58.9000 NA NA NA
## 909 299.0 73.5000 NA NA NA
## 910 229.0 81.5000 NA NA NA
## 911 512.0 80.1000 84.9 NA NA
## 912 477.0 83.9000 81.5 NA NA
## 913 406.0 122.4000 129.3 NA NA
## 914 545.0 463.4000 121.3 NA NA
## 915 609.0 51.1000 60.4 NA NA
## 916 176.0 56.9000 96.8 NA NA
## 917 375.0 73.8000 118.2 NA NA
## 918 336.0 88.2000 111.2 NA NA
## 919 469.0 96.4000 109.9 NA NA
## 920 384.0 124.4000 107.7 NA NA
## 921 441.0 151.7000 114.1 NA NA
## 922 597.0 164.3000 99.2 376 11060
## 923 610.0 150.7000 88.6 469 10712
## 924 666.0 155.5000 101.0 496 11726
## 925 470.0 202.6000 128.9 656 20565
## 926 489.0 216.9000 103.4 427 20543
## 927 NA 200.5000 NA NA NA
## 928 NA 238.8000 NA NA NA
## 929 89.0 175.2000 NA NA NA
## 930 107.0 210.9000 NA NA NA
## 931 33.0 209.7000 85.8 NA NA
## 932 140.0 346.2000 137.9 NA NA
## 933 81.0 396.9000 100.9 NA NA
## 934 265.0 779.3000 127.2 NA NA
## 935 74.0 358.3000 92.0 NA NA
## 936 213.0 346.2000 86.3 NA NA
## 937 125.0 393.7000 177.9 NA NA
## 938 231.0 394.2000 92.6 NA NA
## 939 303.0 300.3000 72.0 NA NA
## 940 343.0 253.1000 80.2 NA NA
## 941 585.0 238.6000 88.2 NA NA
## 942 687.0 250.4000 96.2 1449 46732
## 943 690.0 382.7000 147.7 1123 58751
## 944 413.0 493.5000 126.3 1448 79743
## 945 501.0 534.7000 107.2 2159 88470
## 946 352.0 706.7000 127.6 1840 61539
## 947 NA 0.0650 NA NA NA
## 948 NA 0.0820 NA NA NA
## 949 NA 51.9000 NA NA NA
## 950 NA 76.5000 NA NA NA
## 951 NA 76.4000 NA NA NA
## 952 NA 73.0000 NA NA NA
## 953 NA 122.3000 NA NA NA
## 954 NA 161.2000 NA NA NA
## 955 NA 293.0000 NA NA NA
## 956 702.0 345.6000 NA NA NA
## 957 799.0 171.0000 NA NA NA
## 958 454.0 224.0000 118.6 NA NA
## 959 724.0 264.5000 108.7 NA NA
## 960 1245.0 309.3000 95.0 NA NA
## 961 1200.0 369.5000 99.8 NA NA
## 962 1786.0 413.7000 103.5 NA NA
## 963 1467.0 318.1000 96.3 NA NA
## 964 1744.0 389.2000 132.1 NA NA
## 965 1851.0 532.1000 120.0 NA NA
## 966 1562.0 660.6000 109.0 NA NA
## 967 1654.0 728.3000 98.2 NA NA
## 968 2163.0 708.4000 89.5 NA NA
## 969 2382.0 771.7000 98.5 4792 82804
## 970 1625.0 938.6000 104.8 4312 116658
## 971 2374.0 1164.1000 106.5 5076 127683
## 972 3524.0 1580.4000 135.2 4096 130101
## 973 2259.0 1838.0000 107.6 4472 145694
## 974 NA 0.0770 NA NA NA
## 975 NA 0.0980 NA NA NA
## 976 NA 70.9000 NA NA NA
## 977 NA 111.1000 NA NA NA
## 978 NA 214.3000 NA NA NA
## 979 NA 325.2000 NA NA NA
## 980 NA 509.3000 NA NA NA
## 981 NA 548.6000 NA NA NA
## 982 NA 805.9000 NA NA NA
## 983 1364.0 1012.2000 NA NA NA
## 984 1105.0 1225.1000 NA NA NA
## 985 1326.0 1340.8000 102.1 NA NA
## 986 1723.0 1583.6000 102.1 NA NA
## 987 2300.0 1869.7000 107.0 NA NA
## 988 4619.0 2381.3000 103.8 NA NA
## 989 4594.0 520.3000 89.2 NA NA
## 990 5222.0 683.5000 93.9 NA NA
## 991 6046.0 835.1000 124.7 NA NA
## 992 6872.0 644.5000 100.4 NA NA
## 993 7823.0 623.0000 95.4 NA NA
## 994 8486.0 1379.9000 105.7 NA NA
## 995 6406.0 1589.8000 96.4 NA NA
## 996 7228.0 1813.7000 103.3 57284 280418
## 997 7048.0 2026.4000 96.4 95533 358442
## 998 5168.0 2734.5000 115.7 134088 417693
## 999 6258.0 3256.0000 104.7 145147 433965
## 1000 5405.0 3112.2000 93.6 187972 436621
## 1001 NA 207.7000 NA NA NA
## 1002 NA 251.5000 NA NA NA
## 1003 101.0 307.2000 NA NA NA
## 1004 302.0 371.8000 NA NA NA
## 1005 245.0 402.2000 100.9 NA NA
## 1006 281.0 466.0000 100.1 NA NA
## 1007 277.0 530.3000 102.0 NA NA
## 1008 449.0 604.9000 102.8 NA NA
## 1009 317.0 98.3000 83.8 NA NA
## 1010 614.0 160.2000 106.6 NA NA
## 1011 371.0 148.3000 100.2 NA NA
## 1012 496.0 219.1000 160.5 NA NA
## 1013 421.0 189.3000 108.6 NA NA
## 1014 768.0 197.9000 95.5 NA NA
## 1015 680.0 76.0000 36.5 NA NA
## 1016 302.0 88.4000 103.3 418 19263
## 1017 854.0 143.7000 113.1 220 20509
## 1018 351.0 247.8000 148.5 151 21783
## 1019 344.0 271.4000 105.7 210 25931
## 1020 211.0 197.3000 71.2 91 17911
## 1021 NA 140.0000 NA NA NA
## 1022 NA 159.9000 NA NA NA
## 1023 41.0 206.5000 NA NA NA
## 1024 206.0 293.3000 NA NA NA
## 1025 107.0 367.7000 116.9 NA NA
## 1026 191.0 472.0000 110.9 NA NA
## 1027 140.0 526.8000 100.0 NA NA
## 1028 174.0 607.2000 101.9 NA NA
## 1029 295.0 170.2000 125.0 NA NA
## 1030 291.0 117.8000 82.4 NA NA
## 1031 423.0 153.5000 124.4 NA NA
## 1032 249.0 185.7000 105.5 NA NA
## 1033 284.0 236.7000 119.4 NA NA
## 1034 387.0 207.1000 82.7 NA NA
## 1035 232.0 210.7000 74.7 NA NA
## 1036 596.0 219.6000 127.8 1252 34901
## 1037 601.0 179.5000 87.2 1484 38712
## 1038 2471.0 179.2000 96.1 1635 36572
## 1039 139.0 174.0000 92.5 1510 45906
## 1040 184.0 227.1000 127.8 2057 46678
## 1041 NA 106.5000 NA NA NA
## 1042 NA 111.0000 NA NA NA
## 1043 NA 147.2000 NA NA NA
## 1044 NA 149.7000 NA NA NA
## 1045 54.0 165.5000 NA NA NA
## 1046 52.0 171.9000 NA NA NA
## 1047 NA NA NA NA NA
## 1048 NA NA NA NA NA
## 1049 32.0 NA NA NA NA
## 1050 26.0 NA NA NA NA
## 1051 NA NA NA NA NA
## 1052 NA NA NA NA NA
## 1053 66.0 NA NA NA NA
## 1054 27.0 NA NA NA NA
## 1055 385.0 NA NA NA NA
## 1056 NA NA NA NA NA
## 1057 3.0 NA NA NA NA
## 1058 NA NA NA NA NA
## 1059 212.0 NA NA NA NA
## 1060 540.0 NA NA 856 2667
## 1061 1497.0 NA NA 342 1612
## 1062 236.0 NA NA 1016 5761
## 1063 1102.0 NA NA 954 7520
## 1064 853.0 NA NA 413 4822
## 1065 NA NA NA NA NA
## 1066 NA 0.4281 NA NA NA
## 1067 NA 0.8347 NA NA NA
## 1068 NA 1.1320 NA NA NA
## 1069 NA 1.3780 NA NA NA
## 1070 NA 3.8769 NA NA NA
## 1071 NA 5.8818 NA NA NA
## 1072 NA 1.5972 NA NA NA
## 1073 52.0 1.9448 NA NA NA
## 1074 61.0 0.5501 NA NA NA
## 1075 64.0 0.9000 166.9 NA NA
## 1076 81.0 0.2000 20.9 NA NA
## 1077 149.0 37.4000 77.1 NA NA
## 1078 787.0 28.1000 67.0 NA NA
## 1079 172.0 1.0000 95.9 NA NA
## 1080 NA 3.3000 317.1 NA NA
## 1081 282.0 2.3000 66.2 NA NA
## 1082 328.0 4.5000 190.1 NA NA
## 1083 308.0 3.0000 64.5 NA NA
## 1084 539.0 1.1000 35.6 NA NA
## 1085 1130.0 0.0400 3.1 NA NA
## 1086 NA NA NA 180 687
## 1087 757.0 NA NA 274 704
## 1088 698.0 NA NA 238 2235
## 1089 903.0 NA NA 211 1794
## 1090 NA 0.0520 NA NA NA
## 1091 NA 0.0690 NA NA NA
## 1092 NA 67.3000 NA NA NA
## 1093 NA 90.1000 NA NA NA
## 1094 NA 80.3000 NA NA NA
## 1095 NA 133.0000 NA NA NA
## 1096 NA 187.5000 NA NA NA
## 1097 NA 292.7000 NA NA NA
## 1098 NA 365.0000 NA NA NA
## 1099 1725.0 395.8000 NA NA NA
## 1100 1394.0 422.8000 NA NA NA
## 1101 1863.0 493.6000 105.6 NA NA
## 1102 1940.0 662.7000 112.7 NA NA
## 1103 4974.0 1334.2000 120.6 NA NA
## 1104 6106.0 1677.2000 110.7 NA NA
## 1105 6090.0 274.9000 63.7 NA NA
## 1106 5263.0 173.3000 55.4 NA NA
## 1107 5244.0 215.7000 115.6 NA NA
## 1108 5361.0 163.3000 66.3 NA NA
## 1109 6306.0 432.2000 135.6 NA NA
## 1110 6616.0 539.5000 112.6 NA NA
## 1111 7528.0 394.5000 96.3 NA NA
## 1112 8796.0 896.1000 98.5 46412 268740
## 1113 9985.0 1196.3000 101.6 47159 303777
## 1114 7456.0 1314.8000 104.5 55940 347868
## 1115 8697.0 1474.9000 107.3 69566 395178
## 1116 8628.0 2647.0000 172.0 80762 404706
## 1117 NA 0.0490 NA NA NA
## 1118 NA 0.0620 NA NA NA
## 1119 NA 48.5000 NA NA NA
## 1120 NA 56.7000 NA NA NA
## 1121 NA 53.2000 NA NA NA
## 1122 NA 85.2000 NA NA NA
## 1123 NA 119.3000 NA NA NA
## 1124 NA 148.2000 NA NA NA
## 1125 NA 198.6000 NA NA NA
## 1126 1439.0 294.0000 NA NA NA
## 1127 1275.0 336.0000 NA NA NA
## 1128 1349.0 559.9000 143.0 NA NA
## 1129 1608.0 1123.2000 169.0 NA NA
## 1130 2151.0 1506.8000 123.0 NA NA
## 1131 2461.0 1727.6000 102.0 NA NA
## 1132 1435.0 203.2000 66.6 NA NA
## 1133 2009.0 258.0000 106.7 NA NA
## 1134 2735.0 226.6000 81.9 NA NA
## 1135 2652.0 210.9000 101.5 NA NA
## 1136 2982.0 197.3000 88.0 NA NA
## 1137 2850.0 173.3000 83.3 NA NA
## 1138 2774.0 472.0000 122.9 NA NA
## 1139 4595.0 934.7000 164.5 NA NA
## 1140 4777.0 914.5000 154.1 8698 120052
## 1141 5764.0 814.9000 99.5 8394 172909
## 1142 4175.0 880.6000 103.7 14341 153716
## 1143 3483.0 1000.5000 107.9 14189 176909
## 1144 NA 0.0420 NA NA NA
## 1145 NA 0.0500 NA NA NA
## 1146 NA 33.0000 NA NA NA
## 1147 NA 53.8000 NA NA NA
## 1148 NA 37.6000 NA NA NA
## 1149 1077.0 46.4000 NA NA NA
## 1150 1387.0 67.2000 NA NA NA
## 1151 1295.0 101.0000 NA NA NA
## 1152 982.0 117.0000 NA NA NA
## 1153 1171.0 144.5000 NA NA NA
## 1154 868.0 223.2000 NA NA NA
## 1155 528.0 244.6000 98.8 NA NA
## 1156 1225.0 420.5000 148.5 NA NA
## 1157 1423.0 606.2000 124.5 NA NA
## 1158 2260.0 863.5000 125.2 NA NA
## 1159 2730.0 152.7000 96.1 NA NA
## 1160 1495.0 1252.4000 94.7 NA NA
## 1161 2085.0 308.9000 152.6 NA NA
## 1162 3202.0 346.4000 100.1 NA NA
## 1163 3299.0 427.7000 130.7 NA NA
## 1164 2908.0 522.1000 136.9 NA NA
## 1165 4176.0 631.6000 110.9 NA NA
## 1166 5334.0 756.5000 84.5 NA NA
## 1167 4650.0 776.1000 102.2 NA NA
## 1168 4669.0 662.9000 88.0 NA NA
## 1169 4931.0 924.6000 130.1 NA NA
## 1170 4613.0 1010.2000 107.3 NA NA
## 1171 NA 45.4000 NA NA NA
## 1172 NA 56.3000 NA NA NA
## 1173 462.0 75.3000 NA NA NA
## 1174 345.0 146.7000 NA NA NA
## 1175 552.0 174.9000 107.5 NA NA
## 1176 449.0 222.9000 110.1 NA NA
## 1177 432.0 295.4000 114.4 NA NA
## 1178 1088.0 375.6000 111.7 NA NA
## 1179 362.0 181.9000 104.5 NA NA
## 1180 445.0 166.5000 82.9 NA NA
## 1181 549.0 148.0000 79.5 NA NA
## 1182 943.0 168.2000 101.5 NA NA
## 1183 1124.0 65.3000 110.4 NA NA
## 1184 1131.0 181.0000 102.6 NA NA
## 1185 1090.0 233.7000 84.5 NA NA
## 1186 572.0 294.6000 113.9 NA NA
## 1187 1832.0 432.5000 139.6 NA NA
## 1188 2284.0 487.5000 107.6 NA NA
## 1189 2629.0 508.9000 102.3 NA NA
## 1190 1495.0 627.4000 121.0 NA NA
## 1191 NA 0.0360 NA NA NA
## 1192 NA 0.0560 NA NA NA
## 1193 NA 46.0000 NA NA NA
## 1194 NA 72.4000 NA NA NA
## 1195 NA 79.3000 NA NA NA
## 1196 NA 70.7000 NA NA NA
## 1197 NA 98.9000 NA NA NA
## 1198 NA 133.6000 NA NA NA
## 1199 NA 185.8000 NA NA NA
## 1200 91.0 213.4000 NA NA NA
## 1201 96.0 253.5000 NA NA NA
## 1202 96.0 317.5000 109.3 NA NA
## 1203 167.0 340.9000 92.7 NA NA
## 1204 174.0 1401.0000 109.7 NA NA
## 1205 216.0 1614.7000 101.8 NA NA
## 1206 171.0 130.5000 73.7 NA NA
## 1207 643.0 140.5000 85.7 NA NA
## 1208 522.0 176.2000 117.5 NA NA
## 1209 1029.0 211.6000 125.5 NA NA
## 1210 739.0 119.7000 60.5 NA NA
## 1211 781.0 175.6000 102.8 NA NA
## 1212 878.0 198.3000 104.0 NA NA
## 1213 501.0 241.8000 121.3 4159 27848
## 1214 553.0 1279.8000 88.0 5321 45308
## 1215 200.0 1752.1000 103.6 5825 70458
## 1216 59.0 1413.0000 80.0 6045 77649
## 1217 126.0 1518.0000 94.0 6748 80986
## 1218 NA 0.0750 NA NA NA
## 1219 NA 0.0980 NA NA NA
## 1220 NA 104.5000 NA NA NA
## 1221 NA 164.4000 NA NA NA
## 1222 NA 172.2000 NA NA NA
## 1223 NA 154.7000 NA NA NA
## 1224 NA 216.0000 NA NA NA
## 1225 NA 317.7000 NA NA NA
## 1226 NA 457.3000 NA NA NA
## 1227 1446.0 694.2000 NA NA NA
## 1228 1819.0 931.3000 NA NA NA
## 1229 1412.0 1089.0000 106.1 NA NA
## 1230 1951.0 1917.7000 140.8 NA NA
## 1231 2755.0 2602.0000 114.6 NA NA
## 1232 3651.0 3523.4000 118.8 NA NA
## 1233 4135.0 1149.8000 78.0 NA NA
## 1234 3255.0 1048.5000 80.5 NA NA
## 1235 3221.0 788.8000 71.2 NA NA
## 1236 3576.0 803.6000 94.4 NA NA
## 1237 4120.0 925.5000 109.0 NA NA
## 1238 4556.0 982.3000 96.7 NA NA
## 1239 4752.0 1031.8000 99.1 NA NA
## 1240 4743.0 850.0000 70.8 2527 40973
## 1241 5583.0 758.2000 83.0 2433 77834
## 1242 5723.0 831.5000 106.1 3963 100327
## 1243 4172.0 963.1000 111.8 5289 102622
## 1244 4752.0 1156.2000 114.2 4112 123359
## 1245 NA 59.5000 NA NA NA
## 1246 NA 91.7000 NA NA NA
## 1247 221.0 99.8000 NA NA NA
## 1248 437.0 117.7000 NA NA NA
## 1249 536.0 143.1000 110.3 NA NA
## 1250 424.0 227.8000 127.2 NA NA
## 1251 393.0 315.5000 117.0 NA NA
## 1252 290.0 366.0000 105.6 NA NA
## 1253 395.0 89.3000 84.5 NA NA
## 1254 555.0 57.1000 56.4 NA NA
## 1255 549.0 43.3000 71.9 NA NA
## 1256 331.0 39.9000 85.4 NA NA
## 1257 560.0 39.9000 94.6 NA NA
## 1258 587.0 42.9000 97.9 NA NA
## 1259 618.0 60.2000 132.3 NA NA
## 1260 587.0 62.7000 89.6 115 6121
## 1261 594.0 60.7000 90.0 90 6695
## 1262 637.0 56.2000 89.5 85 9279
## 1263 261.0 69.4000 119.2 129 9502
## 1264 301.0 73.9000 101.3 144 7882
## 1265 NA 29.6000 NA NA NA
## 1266 NA 36.9000 NA NA NA
## 1267 136.0 41.2000 NA NA NA
## 1268 52.0 50.7000 NA NA NA
## 1269 32.0 58.2000 104.2 NA NA
## 1270 198.0 95.7000 131.4 NA NA
## 1271 404.0 142.2000 125.5 NA NA
## 1272 300.0 171.5000 105.8 NA NA
## 1273 323.0 22.6000 55.3 NA NA
## 1274 548.0 12.1000 47.3 NA NA
## 1275 283.0 17.9000 140.2 NA NA
## 1276 207.0 15.0000 77.5 NA NA
## 1277 NA 64.4000 NA NA NA
## 1278 NA 93.3000 NA NA NA
## 1279 138.0 88.0000 NA NA NA
## 1280 120.0 116.7000 NA NA NA
## 1281 110.0 129.7000 100.9 NA NA
## 1282 144.0 194.6000 119.9 NA NA
## 1283 290.0 277.5000 120.5 NA NA
## 1284 513.0 341.5000 108.0 NA NA
## 1285 553.0 30.6000 75.6 NA NA
## 1286 542.0 24.3000 70.0 NA NA
## 1287 414.0 26.2000 102.2 NA NA
## 1288 641.0 25.4000 89.7 NA NA
## 1289 507.0 26.0000 97.0 NA NA
## 1290 527.0 30.0000 105.1 NA NA
## 1291 NA 82.3000 NA NA NA
## 1292 NA 111.4000 NA NA NA
## 1293 183.0 116.2000 NA NA NA
## 1294 164.0 155.8000 NA NA NA
## 1295 184.0 187.3000 109.1 NA NA
## 1296 190.0 289.3000 123.5 NA NA
## 1297 271.0 400.5000 116.9 NA NA
## 1298 418.0 490.7000 107.5 NA NA
## collective_russian comp_electr comp_manufact comp_mining construction
## 1 NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA 757.4000
## 5 NA NA NA NA 573.9000
## 6 NA NA NA NA 474.3000
## 7 NA NA NA NA 726.5000
## 8 NA NA NA NA 1033.6000
## 9 NA NA NA NA 1235.0000
## 10 NA NA NA NA 1375.8000
## 11 NA NA NA NA 1539.1000
## 12 NA NA NA NA NA
## 13 NA 88 405 1 6513.1000
## 14 NA 93 454 2 9637.9000
## 15 NA 106 473 2 13246.0000
## 16 NA 95 430 3 6492.7000
## 17 NA 90 406 3 3204.0000
## 18 NA 91 385 2 4588.6000
## 19 NA 81 360 4 6784.5000
## 20 NA 71 380 4 8375.1000
## 21 NA 74 384 2 7191.1000
## 22 NA 67 383 2 8299.3000
## 23 136464 69 373 1 8612.9000
## 24 167704 NA NA NA 6125.7000
## 25 187619 NA NA NA 4265.3000
## 26 173601 NA NA NA 4501.2000
## 27 176759 NA NA NA 5263.1000
## 28 NA NA NA NA 422.7000
## 29 NA NA NA NA 456.9000
## 30 NA NA NA NA 567.3000
## 31 NA NA NA NA 769.6000
## 32 NA NA NA NA NA
## 33 NA 50 135 NA 573.1000
## 34 NA 53 153 1 724.8000
## 35 NA 51 161 1 1493.8000
## 36 NA 47 160 1 858.0000
## 37 NA 33 144 1 804.0000
## 38 NA 31 141 1 615.9000
## 39 NA 31 146 2 850.4000
## 40 NA 30 148 1 567.9000
## 41 NA 33 159 2 1183.1000
## 42 NA 31 154 1 708.5000
## 43 14898 26 136 1 566.3000
## 44 9594 NA NA NA 1056.2000
## 45 35418 NA NA NA 1892.5000
## 46 32409 NA NA NA 1537.6000
## 47 42934 NA NA NA 1433.8000
## 48 NA NA NA NA 54.0000
## 49 NA NA NA NA 87.5000
## 50 NA NA NA NA 114.3000
## 51 NA NA NA NA 190.7000
## 52 NA NA NA NA NA
## 53 NA 20 138 NA 394.9000
## 54 NA 29 141 NA 488.8000
## 55 NA 30 118 NA 895.5000
## 56 NA 34 120 NA 18.6000
## 57 NA 34 107 NA 17.2000
## 58 NA 32 104 NA 30.5000
## 59 NA 26 103 NA 17.4000
## 60 NA 21 106 NA 26.6000
## 61 NA 22 112 NA 22.4000
## 62 NA 21 105 NA 17.3000
## 63 16030 19 91 NA 12.1000
## 64 7042 NA NA NA 9.0000
## 65 17294 NA NA NA 701.1000
## 66 21098 NA NA NA 5.8000
## 67 18255 NA NA NA 73.4000
## 68 NA NA NA NA 0.3230
## 69 NA NA NA NA 0.3340
## 70 NA NA NA NA 804.0000
## 71 NA NA NA NA 1510.0000
## 72 NA NA NA NA 1776.0000
## 73 NA NA NA NA 1677.0000
## 74 NA NA NA NA 2186.0000
## 75 NA NA NA NA 3300.0000
## 76 NA NA NA NA 4730.0000
## 77 NA NA NA NA 7190.0000
## 78 NA NA NA NA 10872.0000
## 79 NA NA NA NA 10729.6000
## 80 NA 124 513 22 12477.0000
## 81 NA 106 467 16 23289.7000
## 82 NA 123 394 11 34950.0000
## 83 NA 127 452 12 26431.9000
## 84 NA 100 404 13 24001.0000
## 85 NA 100 377 14 26682.4000
## 86 NA 23 93 3 36174.6000
## 87 NA 26 88 3 35361.0000
## 88 NA 30 92 3 54002.7000
## 89 NA 35 94 4 47824.0000
## 90 350079 32 89 4 25474.4000
## 91 492599 NA NA NA 32082.2000
## 92 613858 NA NA NA 35206.8000
## 93 658098 NA NA NA 38918.9000
## 94 766322 NA NA NA 27564.9000
## 95 NA NA NA NA 416.5000
## 96 NA NA NA NA 288.0000
## 97 NA NA NA NA 486.0000
## 98 NA NA NA NA 680.0000
## 99 NA NA NA NA 773.1000
## 100 NA 13 134 NA 1038.0000
## 101 NA 28 154 1 924.2000
## 102 NA 29 135 1 1174.2000
## 103 NA 32 144 1 567.1000
## 104 NA 25 121 1 537.5000
## 105 NA 27 124 1 1813.8000
## 106 NA 7 31 1 1483.4000
## 107 NA 3 32 1 1445.7000
## 108 NA 3 33 1 1557.9000
## 109 NA 2 28 1 2098.6000
## 110 38997 2 26 1 1218.6000
## 111 38619 NA NA NA 1886.7000
## 112 44066 NA NA NA 5106.4000
## 113 39372 NA NA NA 7019.1000
## 114 43648 NA NA NA 6801.4000
## 115 NA NA NA NA 1320.6000
## 116 NA NA NA NA 967.0000
## 117 NA NA NA NA 1481.0000
## 118 NA NA NA NA 2845.0000
## 119 NA NA NA NA 3014.1000
## 120 NA 27 66 1 3523.0000
## 121 NA 38 86 2 5703.5000
## 122 NA 39 79 1 9515.5000
## 123 NA 38 77 1 6271.8000
## 124 NA 29 65 1 4517.7000
## 125 NA 27 65 2 9937.1000
## 126 NA 3 18 1 13755.1000
## 127 NA 3 17 NA 17417.5000
## 128 NA 4 14 NA 16721.5000
## 129 NA 3 16 NA 15399.1000
## 130 85008 5 21 1 11884.0000
## 131 129922 NA NA NA 15758.1000
## 132 157393 NA NA NA 14408.5000
## 133 183028 NA NA NA 14315.6000
## 134 204425 NA NA NA 15999.4000
## 135 NA NA NA NA 2655.9000
## 136 NA NA NA NA 2737.4000
## 137 NA NA NA NA 4832.0000
## 138 NA NA NA NA 5461.0000
## 139 NA NA NA NA 6652.0000
## 140 NA 47 72 3 9589.0000
## 141 NA 89 93 3 14270.7000
## 142 NA 71 90 3 22563.6000
## 143 NA 55 88 2 18884.5000
## 144 NA 52 77 3 30403.9000
## 145 NA 38 75 2 62205.0000
## 146 NA 1 18 1 104954.3000
## 147 NA 1 17 1 122043.7000
## 148 NA 2 15 1 105666.1000
## 149 NA 2 10 1 18379.4000
## 150 2000418 2 11 1 14072.5000
## 151 2910775 NA NA NA 8428.9000
## 152 3192510 NA NA NA 8697.0000
## 153 4128244 NA NA NA 5078.6000
## 154 4157551 NA NA NA 4064.1000
## 155 NA NA NA NA NA
## 156 NA NA NA NA NA
## 157 NA NA NA NA NA
## 158 NA NA NA NA NA
## 159 NA NA NA NA NA
## 160 NA NA NA NA NA
## 161 NA NA NA NA NA
## 162 NA NA NA NA NA
## 163 NA NA NA NA 501.4000
## 164 NA NA NA NA 143.3000
## 165 NA NA NA NA 189.3000
## 166 NA 2 5 1 370.1000
## 167 NA NA NA NA 0.4740
## 168 NA NA NA NA 950.3000
## 169 NA NA NA NA 1017.1000
## 170 NA NA NA NA 978.2000
## 171 NA NA NA NA 2400.5000
## 172 NA NA NA NA 2563.2000
## 173 NA NA NA NA 4132.2000
## 174 NA NA NA NA 4751.2000
## 175 NA NA NA NA 3863.0000
## 176 NA NA NA NA 5545.9000
## 177 NA NA NA NA 4457.3000
## 178 NA 94 328 6 7798.4000
## 179 NA 89 373 8 9489.0000
## 180 NA 99 412 11 15577.8000
## 181 NA 99 489 19 17780.8000
## 182 NA 103 488 19 15247.2000
## 183 NA 111 440 19 17130.9000
## 184 NA 116 473 27 19345.1000
## 185 NA 112 501 28 22617.9000
## 186 NA 112 497 28 29058.4000
## 187 NA 104 522 32 25730.9000
## 188 199467 104 500 34 30055.9000
## 189 355053 NA NA NA 25050.0000
## 190 359980 NA NA NA 28569.9000
## 191 368229 NA NA NA 26146.9000
## 192 428123 NA NA NA 22432.6000
## 193 NA NA NA NA 116.2000
## 194 NA NA NA NA 383.7000
## 195 NA NA NA NA 455.1000
## 196 NA NA NA NA 693.9000
## 197 NA NA NA NA 723.3000
## 198 NA 20 39 3 1427.5000
## 199 NA 24 44 5 1283.4000
## 200 NA 20 63 5 2126.0000
## 201 NA 37 83 4 2809.3000
## 202 NA 35 89 5 2278.6000
## 203 NA 35 61 5 2216.0000
## 204 NA 47 53 4 2601.1000
## 205 NA 39 56 5 2988.4000
## 206 NA 25 53 6 1996.7000
## 207 NA 24 52 6 2089.3000
## 208 8265 17 45 6 1417.0000
## 209 18046 NA NA NA 671.2000
## 210 15193 NA NA NA 804.0000
## 211 22855 NA NA NA 699.8000
## 212 26663 NA NA NA 614.7000
## 213 NA NA NA NA 148.6000
## 214 NA NA NA NA 333.2000
## 215 NA NA NA NA 255.4000
## 216 NA NA NA NA 201.8000
## 217 NA NA NA NA 103.0000
## 218 NA 19 52 1 143.3000
## 219 NA NA NA NA 4168.5000
## 220 NA NA NA NA 5225.4000
## 221 NA NA NA NA 5761.3000
## 222 NA NA NA NA 6104.1000
## 223 NA NA NA NA 5823.8000
## 224 NA 13 45 3 6287.0000
## 225 NA 16 56 3 6859.5000
## 226 NA 9 121 3 7597.5000
## 227 NA 6 127 3 8635.4000
## 228 NA 9 115 3 8289.1000
## 229 NA 12 109 2 9554.7000
## 230 NA 12 115 3 13641.4000
## 231 NA 9 119 4 NA
## 232 NA 9 155 5 NA
## 233 NA 11 147 4 NA
## 234 24417 12 134 4 24245.6000
## 235 15467 NA NA NA 36457.6000
## 236 16190 NA NA NA 29140.3000
## 237 15697 NA NA NA 27895.5000
## 238 16539 NA NA NA 23586.4000
## 239 NA NA NA NA 0.2800
## 240 NA NA NA NA 0.3290
## 241 NA NA NA NA 644.8000
## 242 NA NA NA NA 1100.0000
## 243 NA NA NA NA 930.7000
## 244 NA NA NA NA 1040.9000
## 245 NA NA NA NA 1213.8000
## 246 NA NA NA NA 1796.4000
## 247 NA NA NA NA 2412.9000
## 248 NA NA NA NA 3356.2000
## 249 NA NA NA NA 4516.8000
## 250 NA NA NA NA 5143.7000
## 251 NA 52 239 3 6271.0000
## 252 NA 51 214 4 8884.4000
## 253 NA 61 223 6 11821.8000
## 254 NA 49 227 6 5510.8000
## 255 NA 53 222 6 13060.8000
## 256 NA 55 233 5 39456.9000
## 257 NA 49 226 2 34199.6000
## 258 NA 44 221 2 26215.7000
## 259 NA 49 221 2 17197.5000
## 260 NA 58 221 7 12962.4000
## 261 252458 56 183 6 8949.9000
## 262 281746 NA NA NA 6462.6000
## 263 412702 NA NA NA 5682.7000
## 264 365695 NA NA NA 6337.1000
## 265 464577 NA NA NA 3638.0000
## 266 NA NA NA NA 265.3000
## 267 NA NA NA NA 295.4000
## 268 NA NA NA NA 281.0000
## 269 NA NA NA NA 313.6000
## 270 NA NA NA NA 475.1000
## 271 NA 7 43 3 606.4000
## 272 NA 7 41 1 649.0000
## 273 NA 12 53 2 800.1000
## 274 NA 14 47 2 469.1000
## 275 NA 10 37 1 697.1000
## 276 NA 8 31 2 1123.8000
## 277 NA 10 34 3 1656.0000
## 278 NA 10 42 3 1533.6000
## 279 NA 10 57 3 1151.7000
## 280 NA 12 42 3 671.7000
## 281 12514 10 35 3 506.2000
## 282 47295 NA NA NA 554.4000
## 283 47923 NA NA NA 567.3000
## 284 50960 NA NA NA 1362.1000
## 285 40573 NA NA NA 2186.3000
## 286 NA NA NA NA 532.7000
## 287 NA NA NA NA 631.4000
## 288 NA NA NA NA 1086.5000
## 289 NA NA NA NA 1491.4000
## 290 NA NA NA NA 1725.3000
## 291 NA 27 75 2 2038.4000
## 292 NA 35 61 2 2417.0000
## 293 NA 30 70 2 3112.0000
## 294 NA 27 64 2 2211.4000
## 295 NA 25 56 1 7570.3000
## 296 NA 21 49 1 3375.2000
## 297 NA 18 47 1 2940.9000
## 298 NA 20 48 2 2401.0000
## 299 NA 16 46 1 1956.9000
## 300 NA 23 44 1 1110.2000
## 301 37218 19 40 1 1495.9000
## 302 60997 NA NA NA 1333.2000
## 303 45347 NA NA NA 1573.5000
## 304 52793 NA NA NA 4668.3000
## 305 48183 NA NA NA 5458.3000
## 306 NA NA NA NA 473.9000
## 307 NA NA NA NA 556.8000
## 308 NA NA NA NA 863.8000
## 309 NA NA NA NA 1226.8000
## 310 NA NA NA NA 1587.2000
## 311 NA 26 92 3 1982.8000
## 312 NA 32 91 1 2519.8000
## 313 NA 40 97 3 3188.7000
## 314 NA 41 100 3 3939.9000
## 315 NA 36 92 1 4269.1000
## 316 NA 30 93 1 8464.7000
## 317 NA 28 91 1 15932.5000
## 318 NA 23 91 3 10406.6000
## 319 NA 31 89 3 4910.7000
## 320 NA 35 81 2 2569.3000
## 321 41684 37 83 1 1105.6000
## 322 60752 NA NA NA 1237.7000
## 323 76539 NA NA NA 621.2000
## 324 87566 NA NA NA 1170.9000
## 325 96485 NA NA NA 928.3000
## 326 NA NA NA NA 0.1780
## 327 NA NA NA NA 0.1980
## 328 NA NA NA NA 296.1000
## 329 NA NA NA NA 447.1000
## 330 NA NA NA NA 496.8000
## 331 NA NA NA NA 454.1000
## 332 NA NA NA NA 715.3000
## 333 NA NA NA NA 1321.1000
## 334 NA NA NA NA 1358.3000
## 335 NA NA NA NA 1450.6000
## 336 NA NA NA NA 1604.6000
## 337 NA 19 121 3 1588.2000
## 338 NA 28 143 2 2206.3000
## 339 NA 30 147 2 4518.6000
## 340 NA 33 159 2 6663.9000
## 341 NA 34 171 2 3335.7000
## 342 NA 21 160 2 1696.7000
## 343 NA 19 158 3 2762.1000
## 344 NA 20 156 3 4673.8000
## 345 NA 23 158 2 2669.7000
## 346 NA 25 146 3 1922.6000
## 347 NA 24 147 2 2992.7000
## 348 54483 21 138 2 4108.4000
## 349 90496 NA NA NA 4661.8000
## 350 101103 NA NA NA 4963.1000
## 351 117144 NA NA NA 4337.9000
## 352 127421 NA NA NA 3526.0000
## 353 NA 6 17 NA 382.9000
## 354 NA 6 15 NA 154.0000
## 355 NA 6 18 NA 158.4000
## 356 NA 5 17 NA 1274.5000
## 357 NA 5 18 NA 975.5000
## 358 157692 6 19 NA 1592.3000
## 359 186661 NA NA NA 483.3000
## 360 183296 NA NA NA 92.2000
## 361 206493 NA NA NA 196.5000
## 362 205158 NA NA NA 198.0000
## 363 NA NA NA NA 194.6000
## 364 NA NA NA NA 213.1000
## 365 NA NA NA NA 253.0000
## 366 NA NA NA NA 311.1000
## 367 NA 4 24 NA 674.5000
## 368 NA 15 37 NA 874.1000
## 369 NA 12 40 NA 976.5000
## 370 NA 12 42 NA 840.1000
## 371 NA 12 31 NA 372.1000
## 372 NA 11 28 NA 682.0000
## 373 NA 9 32 NA 411.0000
## 374 NA 6 35 NA 430.0000
## 375 NA 10 32 NA 794.0000
## 376 NA 8 25 NA 298.5000
## 377 NA 10 29 NA 570.7000
## 378 229581 9 24 NA 419.0000
## 379 257874 NA NA NA 507.2000
## 380 253491 NA NA NA 537.6000
## 381 272647 NA NA NA NA
## 382 276844 NA NA NA 597.7000
## 383 NA NA NA NA 356.3000
## 384 NA NA NA NA 418.5000
## 385 NA NA NA NA 551.0000
## 386 NA NA NA NA 586.9000
## 387 NA 20 62 1 1030.3000
## 388 NA 25 72 1 882.8000
## 389 NA 22 56 1 1441.5000
## 390 NA 21 54 1 1993.3000
## 391 NA 24 60 1 1706.7000
## 392 NA 19 54 1 1024.3000
## 393 NA 21 62 1 2911.3000
## 394 NA 20 51 1 2682.6000
## 395 NA 20 51 1 3390.1000
## 396 NA 22 52 1 2079.3000
## 397 NA 22 51 1 3639.0000
## 398 508 18 45 1 2130.2000
## 399 522 NA NA NA 1955.6000
## 400 13001 NA NA NA 2675.7000
## 401 9901 NA NA NA 2034.9000
## 402 10943 NA NA NA 1379.0000
## 403 NA NA NA NA 283.3000
## 404 NA NA NA NA 335.9000
## 405 NA NA NA NA 359.6000
## 406 NA NA NA NA 466.5000
## 407 NA 16 51 2 480.7000
## 408 NA 28 61 1 751.8000
## 409 NA 32 62 1 1376.0000
## 410 NA 34 57 1 1633.4000
## 411 NA 30 61 NA 1044.2000
## 412 NA 25 60 NA 1229.2000
## 413 NA 23 65 NA 4695.7000
## 414 NA 23 51 NA 1686.0000
## 415 NA 22 46 NA 1880.5000
## 416 NA 21 50 NA 1433.2000
## 417 NA 20 54 NA 768.2000
## 418 5418 19 55 NA 673.6000
## 419 4398 NA NA NA 326.9000
## 420 177757 NA NA NA 325.6000
## 421 186428 NA NA NA 138.9000
## 422 183521 NA NA NA 3063.3000
## 423 NA NA NA NA 0.5740
## 424 NA NA NA NA 0.6320
## 425 NA NA NA NA 694.9000
## 426 NA NA NA NA 1084.0000
## 427 NA NA NA NA 1099.0000
## 428 NA NA NA NA 1375.0000
## 429 NA NA NA NA 2383.0000
## 430 NA NA NA NA 3944.0000
## 431 NA NA NA NA 6736.6000
## 432 NA NA NA NA 7179.9000
## 433 NA NA NA NA 8216.1000
## 434 NA NA NA NA 11820.2000
## 435 NA 51 275 12 12554.0000
## 436 NA 57 312 13 17352.2000
## 437 NA 63 289 12 21091.4000
## 438 NA 63 268 9 14920.9000
## 439 NA 62 223 8 11608.8000
## 440 NA 57 230 8 12034.0000
## 441 NA 49 216 7 11529.8000
## 442 NA 51 229 10 14893.6000
## 443 NA 47 236 9 16103.7000
## 444 NA 46 202 9 13179.9000
## 445 248934 53 229 8 12735.4000
## 446 251383 NA NA NA 9237.2000
## 447 365016 NA NA NA 9254.0000
## 448 373024 NA NA NA 12540.7000
## 449 364840 NA NA NA 16276.1000
## 450 NA NA NA NA 613.9000
## 451 NA NA NA NA 697.4000
## 452 NA NA NA NA 1764.2000
## 453 NA NA NA NA 2909.1000
## 454 NA NA NA NA 3908.8000
## 455 NA 23 151 1 3210.3000
## 456 NA 34 164 3 3287.8000
## 457 NA 35 167 3 4255.2000
## 458 NA 34 150 5 4984.0000
## 459 NA 38 138 4 4770.6000
## 460 NA 42 153 4 7146.1000
## 461 NA 38 138 4 3680.4000
## 462 NA 37 132 4 4141.6000
## 463 NA 34 125 2 7493.4000
## 464 NA 39 125 NA 4258.5000
## 465 31587 35 101 NA 4622.2000
## 466 41336 NA NA NA 3086.6000
## 467 54657 NA NA NA 1912.4000
## 468 39460 NA NA NA 2260.4000
## 469 55532 NA NA NA 890.3000
## 470 NA NA NA NA 0.2310
## 471 NA NA NA NA 0.2460
## 472 NA NA NA NA 280.0000
## 473 NA NA NA NA 324.5000
## 474 NA NA NA NA 378.3000
## 475 NA NA NA NA 323.9000
## 476 NA NA NA NA 394.1000
## 477 NA NA NA NA 458.9000
## 478 NA NA NA NA 489.3000
## 479 NA NA NA NA 1492.8000
## 480 NA NA NA NA 1449.0000
## 481 NA 40 132 1 1361.3000
## 482 NA 40 132 1 2175.5000
## 483 NA 41 132 3 2835.9000
## 484 NA 42 113 3 3764.5000
## 485 NA 33 108 4 7273.1000
## 486 NA 35 115 9 7376.9000
## 487 NA 37 118 11 5813.7000
## 488 NA 40 117 9 8852.8000
## 489 NA 39 107 9 11531.1000
## 490 NA 36 115 8 8477.8000
## 491 NA 37 112 9 10010.8000
## 492 114438 38 103 11 9093.0000
## 493 163549 NA NA NA 8881.4000
## 494 211087 NA NA NA 6985.6000
## 495 173809 NA NA NA 8249.6000
## 496 171839 NA NA NA 4871.1000
## 497 NA NA NA NA 0.1620
## 498 NA NA NA NA 0.2060
## 499 NA NA NA NA 412.9000
## 500 NA NA NA NA 456.8000
## 501 NA NA NA NA 398.8000
## 502 NA NA NA NA 374.1000
## 503 NA NA NA NA 571.5000
## 504 NA NA NA NA 778.8000
## 505 NA NA NA NA 858.5000
## 506 NA NA NA NA 1074.1000
## 507 NA NA NA NA 2138.5000
## 508 NA NA NA NA NA
## 509 NA 71 172 6 5473.1000
## 510 NA 67 172 7 1359.3000
## 511 NA 82 177 6 2010.8000
## 512 NA 60 160 4 2482.5000
## 513 NA 47 163 4 2614.9000
## 514 NA 46 140 5 2323.6000
## 515 NA 47 154 6 5660.4000
## 516 NA 40 154 5 8326.1000
## 517 NA 42 145 5 9550.6000
## 518 NA 41 140 2 4491.9000
## 519 108418 35 127 3 3825.1000
## 520 120000 NA NA NA 6212.9000
## 521 114522 NA NA NA 3296.1000
## 522 123673 NA NA NA 1530.7000
## 523 135705 NA NA NA 2220.1000
## 524 NA NA NA NA 174.9000
## 525 NA NA NA NA 220.2000
## 526 NA NA NA NA 402.8000
## 527 NA NA NA NA 718.0000
## 528 NA NA NA NA NA
## 529 NA 38 95 NA 1858.4000
## 530 NA 27 102 NA 329.6000
## 531 NA 41 86 NA 1039.7000
## 532 NA 36 80 NA 656.5000
## 533 NA 24 87 NA 761.6000
## 534 NA 22 85 NA 1541.7000
## 535 NA 24 96 NA 1094.5000
## 536 NA 25 90 NA 2684.5000
## 537 NA 23 92 NA 4971.9000
## 538 NA 24 86 NA 2707.6000
## 539 14494 20 79 NA 3791.2000
## 540 19153 NA NA NA 2234.9000
## 541 17558 NA NA NA 1948.0000
## 542 17097 NA NA NA 1412.7000
## 543 19011 NA NA NA 2191.3000
## 544 NA NA NA NA 0.0057
## 545 NA NA NA NA 0.0119
## 546 NA NA NA NA 40.3750
## 547 NA NA NA NA 64.8530
## 548 NA NA NA NA 52.5600
## 549 NA NA NA NA 68.6380
## 550 NA NA NA NA 81.2040
## 551 NA NA NA NA 184.7690
## 552 NA NA NA NA 309.1030
## 553 NA NA NA NA NA
## 554 NA NA NA NA NA
## 555 NA NA NA NA NA
## 556 NA 12 29 6 6301.0000
## 557 NA 20 30 13 3111.3000
## 558 NA 21 30 14 6033.9000
## 559 NA 19 28 17 4082.4000
## 560 NA 20 26 19 3788.5000
## 561 NA 17 26 9 7015.9000
## 562 NA 15 27 19 5705.8000
## 563 NA 16 28 16 2803.5000
## 564 NA 19 25 11 3600.7000
## 565 NA 16 26 12 3910.1000
## 566 9222 14 25 13 3510.8000
## 567 NA NA NA NA 2197.4000
## 568 NA NA NA NA 2813.6000
## 569 6500 NA NA NA 2009.6000
## 570 8416 NA NA NA 2051.8000
## 571 NA NA NA NA 0.4080
## 572 NA NA NA NA 0.3930
## 573 NA NA NA NA 512.9000
## 574 NA NA NA NA 638.3000
## 575 NA NA NA NA 747.3000
## 576 NA NA NA NA 738.1000
## 577 NA NA NA NA 1126.7000
## 578 NA NA NA NA 2152.7000
## 579 NA NA NA NA 2970.9000
## 580 NA NA NA NA 2925.8000
## 581 NA NA NA NA 4155.2000
## 582 NA NA NA NA 3600.9000
## 583 NA 70 214 5 4341.5000
## 584 NA 103 230 6 5886.7000
## 585 NA 46 204 7 10297.6000
## 586 NA 49 216 6 6662.8000
## 587 NA 54 208 9 5864.9000
## 588 NA 54 206 10 3558.9000
## 589 NA 46 160 7 2936.0000
## 590 NA 51 165 8 3517.5000
## 591 NA 44 149 12 28214.9000
## 592 NA 38 138 14 19010.5000
## 593 123551 38 129 17 9574.3000
## 594 172035 NA NA NA 3226.1000
## 595 163073 NA NA NA 4237.7000
## 596 119873 NA NA NA 5050.9000
## 597 129905 NA NA NA 4171.9000
## 598 NA NA NA NA 0.1900
## 599 NA NA NA NA 0.2400
## 600 NA NA NA NA 426.9000
## 601 NA NA NA NA 465.3000
## 602 NA NA NA NA 540.7000
## 603 NA NA NA NA 826.6000
## 604 NA NA NA NA 1420.6000
## 605 NA NA NA NA 2201.5000
## 606 NA NA NA NA 2072.4000
## 607 NA NA NA NA 2404.1000
## 608 NA NA NA NA 3284.3000
## 609 NA NA NA NA 5189.1000
## 610 NA 46 825 13 6306.1000
## 611 NA 51 288 3 7130.0000
## 612 NA 51 296 4 14006.6000
## 613 NA 60 275 5 8353.5000
## 614 NA 51 267 5 7980.4000
## 615 NA 48 270 5 8517.6000
## 616 NA 48 286 4 14817.2000
## 617 NA 47 295 4 10687.5000
## 618 NA 41 281 4 9373.6000
## 619 NA 45 253 4 7430.5000
## 620 48011 41 227 3 7303.1000
## 621 61796 NA NA NA 6809.8000
## 622 113031 NA NA NA 6167.0000
## 623 127963 NA NA NA 4601.5000
## 624 140043 NA NA NA 9836.2000
## 625 NA NA NA NA 889.1000
## 626 NA NA NA NA 1036.0000
## 627 NA NA NA NA 1089.9000
## 628 NA NA NA NA 1565.6000
## 629 NA NA NA NA 2588.5000
## 630 NA 18 232 3 3820.7000
## 631 NA 23 128 3 4432.9000
## 632 NA 26 135 3 8508.7000
## 633 NA 28 156 4 7061.1000
## 634 NA 27 149 3 3195.8000
## 635 NA 30 156 3 3587.5000
## 636 NA 24 147 4 5529.5000
## 637 NA 23 156 4 6376.1000
## 638 NA 25 154 4 3551.2000
## 639 NA 23 156 5 3104.6000
## 640 19455 20 142 5 3692.7000
## 641 36773 NA NA NA 3059.9000
## 642 41540 NA NA NA 2969.9000
## 643 29257 NA NA NA 3351.5000
## 644 27627 NA NA NA 5477.4000
## 645 NA NA NA NA NA
## 646 NA NA NA NA 0.3990
## 647 NA NA NA NA 458.2000
## 648 NA NA NA NA 499.4000
## 649 NA NA NA NA 487.2000
## 650 NA NA NA NA 362.6000
## 651 NA NA NA NA 485.3000
## 652 NA NA NA NA 1017.4000
## 653 NA NA NA NA 1418.3000
## 654 NA NA NA NA 1514.5000
## 655 NA NA NA NA 2194.8000
## 656 NA NA NA NA 2363.4000
## 657 NA 106 343 3 2738.5000
## 658 NA 110 325 3 3514.3000
## 659 NA 101 295 1 5937.8000
## 660 NA 84 289 1 2659.9000
## 661 NA 89 287 1 2637.7000
## 662 NA 88 259 1 3265.1000
## 663 NA 97 272 1 4138.1000
## 664 NA 93 290 1 3764.3000
## 665 NA 101 311 1 4581.3000
## 666 NA 82 292 2 3912.2000
## 667 73959 79 316 2 4026.1000
## 668 86801 NA NA NA 4516.4000
## 669 113876 NA NA NA 3057.4000
## 670 96987 NA NA NA 2544.9000
## 671 102368 NA NA NA 3041.9000
## 672 NA NA NA NA NA
## 673 NA NA NA NA 0.2000
## 674 NA NA NA NA 380.3000
## 675 NA NA NA NA 381.8000
## 676 NA NA NA NA 412.2000
## 677 NA NA NA NA 524.7000
## 678 NA NA NA NA 725.1000
## 679 NA NA NA NA 1377.2000
## 680 NA NA NA NA 1635.5000
## 681 NA NA NA NA 1539.4000
## 682 NA NA NA NA 1098.5000
## 683 NA NA NA NA 2031.5000
## 684 NA 115 304 2 2955.0000
## 685 NA 90 320 3 1029.5000
## 686 NA 101 320 2 1638.7000
## 687 NA 93 298 2 1898.7000
## 688 NA 75 276 2 1607.2000
## 689 NA 70 304 2 2102.0000
## 690 NA 76 295 3 2436.4000
## 691 NA 72 298 1 2343.9000
## 692 NA 80 295 1 1775.8000
## 693 NA 79 295 2 2351.2000
## 694 144185 75 256 2 1266.7000
## 695 215404 NA NA NA 2482.7000
## 696 189727 NA NA NA 2556.5000
## 697 215802 NA NA NA 4036.2000
## 698 224042 NA NA NA 2695.3000
## 699 NA NA NA NA 183.7000
## 700 NA NA NA NA 208.9000
## 701 NA NA NA NA 250.2000
## 702 NA NA NA NA 284.2000
## 703 NA NA NA NA 178.8000
## 704 NA 41 113 NA 393.1000
## 705 NA 44 109 NA 185.1000
## 706 NA 47 116 NA 244.3000
## 707 NA 39 101 NA 265.8000
## 708 NA 32 101 NA 210.7000
## 709 NA 31 97 NA 217.7000
## 710 NA 36 100 NA 177.6000
## 711 NA 33 103 NA 145.4000
## 712 NA 38 100 NA 345.9000
## 713 NA 28 97 NA 802.5000
## 714 9752 27 99 NA 758.4000
## 715 24137 NA NA NA 219.6000
## 716 31871 NA NA NA 461.1000
## 717 22318 NA NA NA 1051.8000
## 718 38318 NA NA NA 859.3000
## 719 NA NA NA NA 156.7000
## 720 NA NA NA NA 201.1000
## 721 NA NA NA NA 144.9000
## 722 NA NA NA NA 162.0000
## 723 NA NA NA NA 123.4000
## 724 NA 37 125 1 140.4000
## 725 NA 38 123 1 177.7000
## 726 NA 36 120 1 472.1000
## 727 NA 30 96 1 426.8000
## 728 NA 27 90 1 137.8000
## 729 NA 28 88 NA 210.0000
## 730 NA 25 84 NA 412.6000
## 731 NA 24 86 NA 354.2000
## 732 NA 24 94 NA 403.0000
## 733 NA 22 90 1 618.7000
## 734 21414 23 84 NA 242.1000
## 735 13006 NA NA NA 284.7000
## 736 22652 NA NA NA NA
## 737 24794 NA NA NA 430.4000
## 738 18724 NA NA NA 523.5000
## 739 NA NA NA NA 0.3890
## 740 NA NA NA NA 0.3490
## 741 NA NA NA NA NA
## 742 NA NA NA NA 1699.0000
## 743 NA NA NA NA 1507.0000
## 744 NA NA NA NA 2471.0000
## 745 NA NA NA NA 3094.2000
## 746 NA NA NA NA 5117.3000
## 747 NA NA NA NA 4468.0000
## 748 NA NA NA NA 7845.9000
## 749 NA NA NA NA 10908.5000
## 750 NA NA NA NA 10813.2000
## 751 NA 139 600 12 14210.5000
## 752 NA 140 608 15 9118.6000
## 753 NA 153 605 20 12202.4000
## 754 NA 161 579 21 16217.4000
## 755 NA 138 452 22 12812.9000
## 756 NA 137 431 24 12566.7000
## 757 NA 115 406 18 15405.9000
## 758 NA 110 402 18 15334.7000
## 759 NA 107 380 21 15805.7000
## 760 NA 109 396 21 18293.2000
## 761 241138 99 355 21 24431.7000
## 762 332202 NA NA NA 19675.4000
## 763 359512 NA NA NA 21210.2000
## 764 367908 NA NA NA 16679.9000
## 765 353316 NA NA NA 15339.9000
## 766 NA NA NA NA 637.2000
## 767 NA NA NA NA 845.3000
## 768 NA NA NA NA 1207.9000
## 769 NA NA NA NA 1633.8000
## 770 NA NA NA NA 1278.6000
## 771 NA 31 150 5 1763.8000
## 772 NA 26 147 5 1193.8000
## 773 NA 30 155 4 1309.1000
## 774 NA 31 161 3 3629.4000
## 775 NA 29 136 4 2099.5000
## 776 NA 28 144 4 1539.7000
## 777 NA 26 142 5 1408.2000
## 778 NA 26 136 5 1782.2000
## 779 NA 30 140 4 2659.6000
## 780 NA 27 138 4 2830.1000
## 781 33470 28 133 3 2793.9000
## 782 32796 NA NA NA 1726.8000
## 783 46628 NA NA NA 1498.2000
## 784 34696 NA NA NA 996.4000
## 785 36703 NA NA NA 1007.4000
## 786 NA NA NA NA 71.5000
## 787 NA NA NA NA 115.8000
## 788 NA NA NA NA 195.6000
## 789 NA NA NA NA 222.3000
## 790 NA NA NA NA 267.4000
## 791 NA 21 91 2 336.2000
## 792 NA 20 84 2 163.9000
## 793 NA 18 71 3 152.2000
## 794 NA 22 67 2 505.8000
## 795 NA 15 59 1 443.6000
## 796 NA 16 59 2 1184.3000
## 797 NA 16 51 1 1696.8000
## 798 NA 18 62 1 1588.0000
## 799 NA 20 59 2 584.5000
## 800 NA 21 65 2 202.7000
## 801 34143 17 74 NA 81.0000
## 802 37414 NA NA NA 141.4000
## 803 34371 NA NA NA 178.0000
## 804 44069 NA NA NA NA
## 805 51536 NA NA NA 42.5000
## 806 NA NA NA NA NA
## 807 NA NA NA NA 0.1420
## 808 NA NA NA NA 458.9000
## 809 NA NA NA NA 608.2000
## 810 NA NA NA NA 466.7000
## 811 NA NA NA NA 634.2000
## 812 NA NA NA NA 886.2000
## 813 NA NA NA NA 1304.8000
## 814 NA NA NA NA 1563.0000
## 815 NA NA NA NA 2706.7000
## 816 NA NA NA NA 2763.7000
## 817 NA NA NA NA 2721.1000
## 818 NA 57 204 4 6440.4000
## 819 NA 58 212 1 3242.6000
## 820 NA 53 216 2 4950.6000
## 821 NA 56 208 NA 6593.7000
## 822 NA 47 206 1 4033.7000
## 823 NA 47 190 1 5238.9000
## 824 NA 44 183 2 8573.1000
## 825 NA 49 192 2 8004.9000
## 826 NA 53 188 1 7825.9000
## 827 NA 59 170 1 5765.3000
## 828 89612 57 166 1 3988.0000
## 829 131046 NA NA NA 3394.3000
## 830 102167 NA NA NA 10003.4000
## 831 120740 NA NA NA 16922.5000
## 832 136136 NA NA NA 10501.0000
## 833 NA NA NA NA 1764.8000
## 834 NA NA NA NA 2434.1000
## 835 NA NA NA NA 2242.3000
## 836 NA NA NA NA 2981.9000
## 837 NA NA NA NA 4198.3000
## 838 NA 31 180 2 3615.9000
## 839 NA 36 182 3 6022.2000
## 840 NA 40 186 1 6581.8000
## 841 NA 49 203 2 7662.0000
## 842 NA 36 190 1 4326.4000
## 843 NA 37 185 1 5635.8000
## 844 NA 37 180 1 6234.6000
## 845 NA 43 193 1 6720.7000
## 846 NA 50 190 2 7793.8000
## 847 NA 42 173 3 6893.2000
## 848 31030 38 174 3 5212.2000
## 849 47816 NA NA NA 4820.7000
## 850 96862 NA NA NA 5622.3000
## 851 123710 NA NA NA 7324.8000
## 852 64791 NA NA NA 6745.7000
## 853 NA NA NA NA 0.3610
## 854 NA NA NA NA 0.5510
## 855 NA NA NA NA 1067.0000
## 856 NA NA NA NA 895.5000
## 857 NA NA NA NA 798.1000
## 858 NA NA NA NA 850.2000
## 859 NA NA NA NA 1204.7000
## 860 NA NA NA NA 1521.3000
## 861 NA NA NA NA 1803.2000
## 862 NA NA NA NA 2370.7000
## 863 NA NA NA NA 2624.2000
## 864 NA NA NA NA NA
## 865 NA 74 341 NA 4403.2000
## 866 NA 89 352 NA 6639.9000
## 867 NA 110 344 NA 10513.0000
## 868 NA 102 347 NA 14118.9000
## 869 NA 94 310 NA 11999.6000
## 870 NA 81 291 2 9906.2000
## 871 NA 76 297 2 11995.1000
## 872 NA 90 330 1 15806.0000
## 873 NA 89 363 1 16626.6000
## 874 NA 84 357 2 19239.4000
## 875 242683 86 360 2 15910.0000
## 876 426607 NA NA NA 14740.7000
## 877 450709 NA NA NA 18926.0000
## 878 431974 NA NA NA 17039.9000
## 879 432583 NA NA NA 17291.1000
## 880 NA NA NA NA NA
## 881 NA NA NA NA NA
## 882 NA NA NA NA 1345.0000
## 883 NA NA NA NA 2336.0000
## 884 NA NA NA NA 2656.0000
## 885 NA NA NA NA 2339.0000
## 886 NA NA NA NA 1461.9000
## 887 NA NA NA NA 1588.6000
## 888 NA NA NA NA 3608.5000
## 889 NA NA NA NA 3517.3000
## 890 NA NA NA NA 5154.8000
## 891 NA NA NA NA NA
## 892 NA 116 473 3 9348.7000
## 893 NA 21 172 2 9814.7000
## 894 NA 25 186 1 16436.1000
## 895 NA 25 172 1 18584.1000
## 896 NA 31 166 1 18338.0000
## 897 NA 139 426 3 18147.1000
## 898 NA 139 422 3 19911.6000
## 899 NA 138 423 3 16808.2000
## 900 NA 151 495 3 17852.2000
## 901 NA 151 505 3 14813.0000
## 902 337198 151 496 3 16842.2000
## 903 507226 NA NA NA 18695.2000
## 904 517530 NA NA NA 21234.5000
## 905 548490 NA NA NA 15388.9000
## 906 676241 NA NA NA 17523.3000
## 907 NA NA NA NA 172.7000
## 908 NA NA NA NA 287.2000
## 909 NA NA NA NA 201.0000
## 910 NA NA NA NA 497.6000
## 911 NA NA NA NA NA
## 912 NA NA 18 NA 69.8000
## 913 NA 2 18 NA 313.2000
## 914 NA 2 18 NA 213.9000
## 915 NA 2 20 1 378.7000
## 916 NA 2 18 1 242.2000
## 917 NA 14 64 NA 641.7000
## 918 NA 16 58 1 240.2000
## 919 NA 17 57 1 674.2000
## 920 NA 18 65 1 1087.3000
## 921 NA 19 70 1 1322.8000
## 922 10684 19 69 1 2090.9000
## 923 10243 NA NA NA 1452.2000
## 924 11230 NA NA NA 2275.8000
## 925 19909 NA NA NA 1799.5000
## 926 20116 NA NA NA 1856.4000
## 927 NA NA NA NA 644.9000
## 928 NA NA NA NA 603.0000
## 929 NA NA NA NA 312.8000
## 930 NA NA NA NA 1045.1000
## 931 NA NA NA NA NA
## 932 NA 5 32 NA 2795.8000
## 933 NA 6 35 NA 605.7000
## 934 NA 9 41 NA 623.2000
## 935 NA 3 41 1 493.9000
## 936 NA 2 46 1 545.6000
## 937 NA 43 129 NA 1253.9000
## 938 NA 42 131 1 897.4000
## 939 NA 41 130 2 487.9000
## 940 NA 48 145 2 607.4000
## 941 NA 50 147 2 476.5000
## 942 45283 45 142 2 50.8000
## 943 57628 NA NA NA 348.4000
## 944 78295 NA NA NA 305.0000
## 945 86311 NA NA NA 556.3000
## 946 59699 NA NA NA 57.8000
## 947 NA NA NA NA NA
## 948 NA NA NA NA NA
## 949 NA NA NA NA NA
## 950 NA NA NA NA 210.8000
## 951 NA NA NA NA 265.0000
## 952 NA NA NA NA 318.7000
## 953 NA NA NA NA 414.4000
## 954 NA NA NA NA 400.2000
## 955 NA NA NA NA 524.5000
## 956 NA NA NA NA 590.0000
## 957 NA NA NA NA 1262.5000
## 958 NA NA NA NA 1823.5000
## 959 NA 51 246 NA 2517.5000
## 960 NA 68 244 NA 5455.5000
## 961 NA 75 227 NA 7433.1000
## 962 NA 79 186 1 2926.7000
## 963 NA 64 167 1 2760.1000
## 964 NA 72 194 2 2848.8000
## 965 NA 80 199 1 2884.6000
## 966 NA 96 211 NA 3142.5000
## 967 NA 74 199 NA 3595.8000
## 968 NA 79 194 NA 3146.7000
## 969 78012 72 192 NA 1697.5000
## 970 112346 NA NA NA 1297.9000
## 971 122607 NA NA NA 1815.7000
## 972 126005 NA NA NA 529.1000
## 973 141222 NA NA NA 2336.5000
## 974 NA NA NA NA NA
## 975 NA NA NA NA NA
## 976 NA NA NA NA NA
## 977 NA NA NA NA 628.0000
## 978 NA NA NA NA 829.0000
## 979 NA NA NA NA 1068.0000
## 980 NA NA NA NA 1610.0000
## 981 NA NA NA NA 2387.0000
## 982 NA NA NA NA 3529.0000
## 983 NA NA NA NA 3247.0000
## 984 NA NA NA NA 4334.0000
## 985 NA NA NA NA NA
## 986 NA 106 334 6 10178.8000
## 987 NA 48 245 7 5920.2000
## 988 NA 60 250 8 19192.5000
## 989 NA 56 227 12 13902.1000
## 990 NA 69 243 15 9713.3000
## 991 NA 60 248 13 9383.8000
## 992 NA 64 253 17 8229.8000
## 993 NA 59 255 22 11585.1000
## 994 NA 66 275 24 15754.2000
## 995 NA 57 257 26 16202.1000
## 996 223134 49 217 27 11094.2000
## 997 262909 NA NA NA 8944.3000
## 998 283605 NA NA NA 11553.2000
## 999 288818 NA NA NA 10522.7000
## 1000 248649 NA NA NA 8026.9000
## 1001 NA NA NA NA 1216.7000
## 1002 NA NA NA NA 1554.6000
## 1003 NA NA NA NA 1412.0000
## 1004 NA NA NA NA 2236.0000
## 1005 NA NA NA NA NA
## 1006 NA 25 161 3 3035.2000
## 1007 NA 34 187 2 4678.2000
## 1008 NA 28 181 2 7706.0000
## 1009 NA 23 155 2 5527.6000
## 1010 NA 29 159 2 5652.8000
## 1011 NA 28 176 2 4134.0000
## 1012 NA 27 172 2 2602.5000
## 1013 NA 28 177 2 3542.4000
## 1014 NA 28 177 3 2578.9000
## 1015 NA 27 184 3 2900.3000
## 1016 18845 27 182 3 1449.9000
## 1017 20289 NA NA NA 1952.2000
## 1018 21632 NA NA NA 2969.9000
## 1019 25621 NA NA NA 2620.4000
## 1020 17820 NA NA NA 5632.5000
## 1021 NA NA NA NA 792.1000
## 1022 NA NA NA NA 924.4000
## 1023 NA NA NA NA 823.0000
## 1024 NA NA NA NA 749.0000
## 1025 NA NA NA NA NA
## 1026 NA 25 139 4 1743.9000
## 1027 NA 29 147 4 711.8000
## 1028 NA 33 141 7 1087.8000
## 1029 NA 38 116 7 407.6000
## 1030 NA 32 106 6 401.9000
## 1031 NA 38 108 7 330.4000
## 1032 NA 37 111 9 488.8000
## 1033 NA 28 95 9 1568.3000
## 1034 NA 24 86 7 875.1000
## 1035 NA 29 86 8 728.6000
## 1036 33649 27 77 10 448.5000
## 1037 37228 NA NA NA 436.1000
## 1038 34937 NA NA NA 733.3000
## 1039 44396 NA NA NA 860.6000
## 1040 44621 NA NA NA 997.0000
## 1041 NA NA NA NA 113.0000
## 1042 NA NA NA NA 126.8000
## 1043 NA NA NA NA 93.8000
## 1044 NA NA NA NA 84.9000
## 1045 NA NA NA NA 97.0000
## 1046 NA NA NA NA 339.0000
## 1047 NA NA NA NA 51191.4000
## 1048 NA NA NA NA 37770.0000
## 1049 NA NA NA NA 139.3000
## 1050 NA NA NA NA NA
## 1051 NA 1 NA NA NA
## 1052 NA 1 NA NA NA
## 1053 NA 2 NA NA NA
## 1054 NA 2 NA NA NA
## 1055 NA 2 NA NA NA
## 1056 NA 3 1 NA NA
## 1057 NA 4 1 NA NA
## 1058 NA 3 NA NA NA
## 1059 NA 2 NA NA NA
## 1060 1811 2 NA NA NA
## 1061 1270 NA NA NA NA
## 1062 4745 NA NA NA NA
## 1063 6566 NA NA NA NA
## 1064 4409 NA NA NA NA
## 1065 NA NA NA NA NA
## 1066 NA NA NA NA 0.2675
## 1067 NA NA NA NA 0.5948
## 1068 NA NA NA NA 0.4027
## 1069 NA NA NA NA 101.9860
## 1070 NA NA NA NA 49.0790
## 1071 NA NA NA NA 18.6776
## 1072 NA NA NA NA 209.9381
## 1073 NA NA NA NA 221.7940
## 1074 NA NA NA NA 234.1750
## 1075 NA 3 7 NA 630.1000
## 1076 NA 3 11 NA 111.0000
## 1077 NA 4 14 NA 95.2000
## 1078 NA 3 10 NA 115.7000
## 1079 NA 9 11 NA 96.7000
## 1080 NA 10 11 NA 119.9000
## 1081 NA 9 33 1 50.1000
## 1082 NA 9 43 NA 17.6000
## 1083 NA 9 5 NA 116.0000
## 1084 NA 8 6 NA NA
## 1085 NA 8 6 NA NA
## 1086 507 NA NA NA NA
## 1087 430 NA NA NA NA
## 1088 1997 NA NA NA NA
## 1089 1583 NA NA NA NA
## 1090 NA NA NA NA 0.1060
## 1091 NA NA NA NA 0.1350
## 1092 NA NA NA NA 188.9000
## 1093 NA NA NA NA 319.0000
## 1094 NA NA NA NA 344.1000
## 1095 NA NA NA NA 214.5000
## 1096 NA NA NA NA 437.5000
## 1097 NA NA NA NA 681.8000
## 1098 NA NA NA NA 448.0000
## 1099 NA NA NA NA 481.9000
## 1100 NA NA NA NA 769.5000
## 1101 NA NA NA NA 1958.1000
## 1102 NA 6 87 4 3084.7000
## 1103 NA 46 218 9 12647.2000
## 1104 NA 47 208 8 13803.4000
## 1105 NA 55 284 6 6868.1000
## 1106 NA 46 271 5 5719.3000
## 1107 NA 42 257 5 7240.5000
## 1108 NA 50 283 6 12582.8000
## 1109 NA 50 287 6 7992.1000
## 1110 NA 46 249 6 8581.3000
## 1111 NA 43 202 7 13548.7000
## 1112 222328 48 183 6 12508.8000
## 1113 256618 NA NA NA 16544.4000
## 1114 291928 NA NA NA 11816.7000
## 1115 325612 NA NA NA 11727.3000
## 1116 323944 NA NA NA 11830.1000
## 1117 NA NA NA NA 0.1560
## 1118 NA NA NA NA 0.2070
## 1119 NA NA NA NA 401.6000
## 1120 NA NA NA NA 360.6000
## 1121 NA NA NA NA 272.8000
## 1122 NA NA NA NA 290.9000
## 1123 NA NA NA NA 362.3000
## 1124 NA NA NA NA 549.7000
## 1125 NA NA NA NA 620.0000
## 1126 NA NA NA NA 1736.9000
## 1127 NA NA NA NA 2344.7000
## 1128 NA NA NA NA 3504.8000
## 1129 NA 19 107 2 4040.2000
## 1130 NA 96 246 3 3473.2000
## 1131 NA 89 248 3 5687.1000
## 1132 NA 76 226 1 3993.0000
## 1133 NA 64 222 1 2345.0000
## 1134 NA 68 205 2 1454.3000
## 1135 NA 63 209 2 1985.7000
## 1136 NA 58 207 1 2403.6000
## 1137 NA 55 190 1 1732.4000
## 1138 NA 50 197 1 1852.0000
## 1139 NA 53 204 1 2357.5000
## 1140 111354 NA NA NA 1700.2000
## 1141 164515 NA NA NA 2159.3000
## 1142 139375 NA NA NA 1462.5000
## 1143 162720 NA NA NA 2068.7000
## 1144 NA NA NA NA NA
## 1145 NA NA NA NA NA
## 1146 NA NA NA NA 363.4000
## 1147 NA NA NA NA 359.1000
## 1148 NA NA NA NA 289.2000
## 1149 NA NA NA NA 337.6000
## 1150 NA NA NA NA 493.2000
## 1151 NA NA NA NA 775.4000
## 1152 NA NA NA NA 875.9000
## 1153 NA NA NA NA 905.5000
## 1154 NA NA NA NA 1137.0000
## 1155 NA NA NA NA 1367.4000
## 1156 NA 55 287 3 1749.1000
## 1157 NA 67 293 4 6820.1000
## 1158 NA 66 289 4 9468.3000
## 1159 NA 61 271 3 7465.8000
## 1160 NA 53 251 2 5898.5000
## 1161 NA 45 234 2 4993.0000
## 1162 NA 42 226 2 5594.0000
## 1163 NA 42 217 2 8870.1000
## 1164 NA 45 214 2 8835.3000
## 1165 NA 46 214 1 14119.5000
## 1166 NA 44 219 1 21581.3000
## 1167 NA NA NA NA 18707.8000
## 1168 NA NA NA NA 17494.4000
## 1169 NA NA NA NA 13817.9000
## 1170 NA NA NA NA 11640.1000
## 1171 NA NA NA NA 98.0000
## 1172 NA NA NA NA 157.0000
## 1173 NA NA NA NA 211.9000
## 1174 NA NA NA NA 364.1000
## 1175 NA NA NA NA 496.5000
## 1176 NA 21 53 2 644.4000
## 1177 NA 22 41 2 2303.6000
## 1178 NA 24 52 2 2910.8000
## 1179 NA 22 59 2 741.5000
## 1180 NA 19 51 NA 480.5000
## 1181 NA 19 49 NA 602.3000
## 1182 NA 18 54 NA 558.0000
## 1183 NA 17 62 NA 706.3000
## 1184 NA 18 59 NA 766.3000
## 1185 NA 20 63 NA 841.4000
## 1186 NA 23 69 NA 709.3000
## 1187 NA NA NA NA 675.9000
## 1188 NA NA NA NA 433.6000
## 1189 NA NA NA NA 388.0000
## 1190 NA NA NA NA 670.1000
## 1191 NA NA NA NA 0.1750
## 1192 NA NA NA NA 0.1740
## 1193 NA NA NA NA 297.9000
## 1194 NA NA NA NA 240.1000
## 1195 NA NA NA NA 375.6000
## 1196 NA NA NA NA 376.3000
## 1197 NA NA NA NA 419.2000
## 1198 NA NA NA NA 625.4000
## 1199 NA NA NA NA 676.3000
## 1200 NA NA NA NA 1192.3000
## 1201 NA NA NA NA 1179.9000
## 1202 NA NA NA NA 1678.9000
## 1203 NA 47 84 3 2295.1000
## 1204 NA 55 83 4 2390.6000
## 1205 NA 51 72 4 3295.2000
## 1206 NA 48 60 4 2218.0000
## 1207 NA 47 59 3 3857.2000
## 1208 NA 46 67 4 4314.7000
## 1209 NA 42 80 3 4763.8000
## 1210 NA 36 78 2 2874.3000
## 1211 NA 42 68 3 4153.0000
## 1212 NA 46 65 2 2544.7000
## 1213 23689 44 63 1 3121.9000
## 1214 39987 NA NA NA 2628.0000
## 1215 64633 NA NA NA 2331.6000
## 1216 71604 NA NA NA 1792.7000
## 1217 74238 NA NA NA 1114.0000
## 1218 NA NA NA NA 0.2420
## 1219 NA NA NA NA 0.3120
## 1220 NA NA NA NA 502.8000
## 1221 NA NA NA NA 1032.0000
## 1222 NA NA NA NA 1081.0000
## 1223 NA NA NA NA 998.0000
## 1224 NA NA NA NA 1197.0000
## 1225 NA NA NA NA 1545.0000
## 1226 NA NA NA NA 1852.0000
## 1227 NA NA NA NA 2345.0000
## 1228 NA NA NA NA 2967.0000
## 1229 NA 51 280 5 3543.9000
## 1230 NA 99 314 12 6051.1000
## 1231 NA 119 340 19 9202.8000
## 1232 NA 117 353 15 12749.2000
## 1233 NA 109 350 11 9287.4000
## 1234 NA 89 370 11 5294.9000
## 1235 NA 98 327 10 5635.8000
## 1236 NA 88 312 13 8558.1000
## 1237 NA 90 310 13 11414.3000
## 1238 NA 91 303 21 12288.6000
## 1239 NA 82 298 18 10762.7000
## 1240 38446 78 286 16 11579.6000
## 1241 75401 NA NA NA 9889.7000
## 1242 96364 NA NA NA 11377.8000
## 1243 97333 NA NA NA 12781.6000
## 1244 119247 NA NA NA 21090.4000
## 1245 NA NA NA NA 271.8000
## 1246 NA NA NA NA 381.6000
## 1247 NA NA NA NA 949.2000
## 1248 NA NA NA NA 518.4000
## 1249 NA 35 52 21 794.8000
## 1250 NA 80 91 24 1233.5000
## 1251 NA 92 99 26 1819.7000
## 1252 NA 66 92 16 4391.9000
## 1253 NA 67 84 14 1177.5000
## 1254 NA 57 89 14 915.5000
## 1255 NA 52 66 13 772.7000
## 1256 NA 49 72 15 838.4000
## 1257 NA 52 66 14 1154.1000
## 1258 NA 51 69 11 1958.9000
## 1259 NA 54 74 11 2670.4000
## 1260 6006 50 76 11 1926.6000
## 1261 6605 NA NA NA 2109.1000
## 1262 9194 NA NA NA 2376.1000
## 1263 9373 NA NA NA 1822.5000
## 1264 7738 NA NA NA 1771.9000
## 1265 NA NA NA NA 151.7000
## 1266 NA NA NA NA 272.0000
## 1267 NA NA NA NA 224.3000
## 1268 NA NA NA NA 346.5000
## 1269 NA 23 26 16 667.7000
## 1270 NA 38 38 20 670.9000
## 1271 NA 46 44 27 1370.6000
## 1272 NA 49 59 28 760.0000
## 1273 NA 44 67 28 863.8000
## 1274 NA 41 58 24 935.5000
## 1275 NA 44 52 22 905.5000
## 1276 NA 41 45 21 1213.8000
## 1277 NA NA NA NA 128.0000
## 1278 NA NA NA NA 223.0000
## 1279 NA NA NA NA 128.9000
## 1280 NA NA NA NA 220.1000
## 1281 NA 12 32 5 360.6000
## 1282 NA 19 36 8 712.3000
## 1283 NA 27 56 8 1185.1000
## 1284 NA 29 78 8 2021.5000
## 1285 NA 28 79 10 512.1000
## 1286 NA 27 69 9 196.6000
## 1287 NA 21 71 6 180.7000
## 1288 NA 17 65 7 217.5000
## 1289 NA 15 65 4 332.0000
## 1290 NA 16 65 5 519.8000
## 1291 NA NA NA NA 379.2000
## 1292 NA NA NA NA 815.3000
## 1293 NA NA NA NA 662.5000
## 1294 NA NA NA NA 1021.0000
## 1295 NA 11 38 18 2024.5000
## 1296 NA 19 47 20 3103.1000
## 1297 NA 23 51 26 3182.2000
## 1298 NA 25 57 25 2979.4000
## crimes criminals death doctors doctors_per10 domesticserv hospital_beds
## 1 NA NA 9.4 3868 60.7 0.0310 11.200
## 2 8071 NA 9.2 4490 67.8 0.0570 11.300
## 3 12806 6656 14.0 4930 75.4 66.1000 10.700
## 4 13730 7939 13.8 5179 79.5 98.9000 10.700
## 5 13166 7095 12.5 5378 82.5 246.0000 10.700
## 6 15597 7023 11.3 5531 85.1 197.0000 10.600
## 7 16325 7700 12.0 5605 86.9 307.5000 10.600
## 8 15512 6998 12.4 5669 88.1 397.6000 10.500
## 9 14228 6567 13.1 5871 91.9 549.9000 10.500
## 10 16985 5403 14.0 5835 92.0 666.3000 10.400
## 11 18040 5701 13.7 5919 89.4 922.7000 10.300
## 12 16312 5873 13.5 5985 91.0 1188.9000 10.800
## 13 25172 7064 14.0 6083 93.1 1506.0000 10.700
## 14 29918 8190 13.0 6319 97.3 1981.3000 10.700
## 15 26500 7887 12.5 6445 99.5 2667.0000 10.700
## 16 21500 7287 12.4 6581 101.1 NA 10.700
## 17 17937 6944 11.7 6673 102.4 NA 10.600
## 18 15463 6365 11.5 3314 49.4 NA 5.600
## 19 14248 5894 11.5 3370 49.5 NA 5.800
## 20 12416 5611 11.7 3264 47.2 NA 6.100
## 21 13467 5828 11.1 3241 46.6 NA 6.100
## 22 13708 6247 10.9 3448 49.3 NA 6.300
## 23 14748 6377 11.7 3460 49.4 NA 6.300
## 24 14276 6775 11.1 3513 50.3 NA 6.300
## 25 12761 6078 11.4 3532 50.7 NA 6.100
## 26 NA NA 11.4 3527 50.6 NA 5.600
## 27 NA NA 11.4 3625 52.0 NA 5.400
## 28 5734 3042 15.1 855 36.0 76.2000 2.400
## 29 6219 3025 15.3 829 35.0 98.4000 2.400
## 30 6005 2309 16.5 840 36.0 118.5000 2.400
## 31 7919 3191 16.2 817 35.1 133.0000 2.400
## 32 6979 2491 16.8 867 37.8 156.5000 2.500
## 33 6633 2618 17.5 902 39.8 194.4000 2.500
## 34 6016 2539 15.9 948 42.2 211.0000 2.500
## 35 5901 2246 15.4 931 41.8 249.5000 2.500
## 36 5359 1949 15.3 867 39.1 NA 2.500
## 37 4348 1999 14.8 880 39.8 NA 2.500
## 38 3464 1589 15.5 658 30.0 NA 1.800
## 39 3084 1408 14.8 673 31.1 NA 1.900
## 40 2729 1363 14.9 657 30.6 NA 1.900
## 41 3096 1439 14.6 629 29.4 NA 1.900
## 42 2850 1394 14.7 593 27.7 NA 1.800
## 43 3893 1665 13.9 586 27.4 NA 1.800
## 44 4016 1794 14.7 559 26.3 NA 1.800
## 45 3367 1621 14.7 539 25.5 NA 1.700
## 46 NA NA 14.9 523 24.9 NA 1.700
## 47 NA NA 15.0 517 24.7 NA 1.600
## 48 4581 2525 15.5 625 39.0 36.8000 1.800
## 49 4667 2386 16.5 623 39.0 40.0000 1.700
## 50 4488 1607 17.6 630 39.0 41.9000 1.600
## 51 6384 1952 17.1 641 39.0 48.9000 1.600
## 52 5061 1806 17.4 643 40.1 59.5000 1.600
## 53 5962 1713 19.0 620 39.1 68.1000 1.600
## 54 5738 1928 16.6 628 39.9 78.3000 1.600
## 55 5030 1775 16.1 631 40.4 92.9000 1.600
## 56 5234 1845 15.7 610 39.3 NA 1.600
## 57 4700 1838 14.9 597 38.5 NA 1.500
## 58 3821 1766 16.1 414 28.2 NA 1.100
## 59 3560 1506 15.9 445 30.4 NA 1.200
## 60 3312 1422 16.0 423 29.0 NA 1.200
## 61 3212 1478 15.3 422 28.6 NA 1.200
## 62 3034 1288 15.6 386 26.3 NA 1.100
## 63 3029 1452 14.8 384 26.2 NA 1.100
## 64 2708 1256 15.5 393 27.0 NA 1.100
## 65 2637 1190 15.0 370 25.7 NA 1.100
## 66 NA NA 15.1 342 24.0 NA 1.100
## 67 NA NA 14.7 343 24.2 NA 1.100
## 68 9685 4651 10.5 3991 55.9 0.0370 6.300
## 69 9284 4283 11.3 4556 61.2 0.0560 6.600
## 70 12384 7771 13.8 5202 68.0 45.5000 6.400
## 71 12550 8339 12.6 5288 69.1 157.6000 6.300
## 72 10621 6471 12.7 5378 70.5 230.3000 6.100
## 73 11018 6987 12.6 5662 74.6 307.2000 6.400
## 74 12050 7920 13.1 5878 77.4 528.5000 6.500
## 75 11367 7583 13.4 5710 75.7 589.3000 6.500
## 76 11234 8150 13.8 5802 77.3 940.5000 6.500
## 77 10357 6957 13.7 5941 79.4 1194.0000 6.500
## 78 10116 6085 13.4 5805 73.7 1410.4000 6.400
## 79 9858 5412 13.0 5776 73.7 1656.7000 6.400
## 80 12014 5888 13.2 5718 73.3 2654.9000 5.600
## 81 18921 6130 13.1 5884 75.5 3280.5000 5.600
## 82 18133 6171 12.6 6194 79.4 4500.8000 5.200
## 83 15123 6005 12.4 8554 109.5 NA 11.900
## 84 13684 5971 12.1 8949 114.2 NA 11.800
## 85 13421 5103 11.5 8782 105.3 NA 11.700
## 86 13629 5503 11.7 9009 105.8 NA 12.200
## 87 14622 5182 11.1 8302 95.3 NA 12.200
## 88 14135 5533 11.2 8490 95.0 NA 12.500
## 89 15188 5435 11.1 8190 89.2 NA 12.300
## 90 16157 5673 11.3 8107 85.9 NA 12.700
## 91 15685 5616 11.1 8337 85.7 NA 13.100
## 92 15940 5452 10.8 9108 92.0 NA 13.600
## 93 NA NA 10.8 9467 93.9 NA 13.400
## 94 NA NA 11.0 9673 94.6 NA 13.400
## 95 2428 1688 15.6 634 35.5 54.9000 1.900
## 96 2644 1861 15.2 608 34.2 95.6000 1.900
## 97 1988 1461 16.0 635 36.0 117.8000 1.800
## 98 2034 1286 13.5 633 30.1 139.3000 1.800
## 99 2264 1246 13.2 661 31.5 162.3000 1.800
## 100 2576 1338 13.2 604 28.9 189.1000 1.800
## 101 3240 1329 12.6 606 29.1 211.9000 1.700
## 102 3663 1324 12.3 614 29.5 276.8000 1.600
## 103 2669 1237 12.3 641 30.9 NA 1.700
## 104 2225 1133 11.5 630 30.4 NA 1.600
## 105 2721 978 11.5 629 30.2 NA 1.600
## 106 2427 912 11.8 613 29.3 NA 1.700
## 107 2397 801 10.9 628 29.9 NA 1.700
## 108 2247 862 10.9 671 31.9 NA 1.700
## 109 2476 905 11.1 620 29.5 NA 1.700
## 110 2714 1014 11.3 628 30.0 NA 1.700
## 111 2265 934 11.1 639 30.5 NA 1.700
## 112 2204 958 10.8 695 33.2 NA 1.700
## 113 NA NA 10.5 676 32.4 NA 1.700
## 114 NA NA 10.9 683 32.9 NA 1.600
## 115 4397 2607 14.3 1206 48.6 39.6000 2.900
## 116 3962 2623 14.4 1131 45.6 55.3000 2.900
## 117 3097 1759 15.7 1118 45.0 67.6000 2.600
## 118 2570 1441 13.5 1087 38.7 82.7000 2.500
## 119 3177 1616 13.2 1054 37.5 86.6000 2.500
## 120 3535 1776 13.3 1058 37.5 99.8000 2.500
## 121 4409 1913 12.7 1108 39.4 117.5000 2.500
## 122 4554 1880 12.3 1099 39.1 174.5000 2.300
## 123 3891 1687 12.3 1136 40.2 NA 2.400
## 124 3536 1409 11.7 1074 37.8 NA 2.300
## 125 3015 1235 11.5 997 33.4 NA 1.900
## 126 3204 1329 11.8 1176 38.8 NA 2.000
## 127 3202 1503 11.2 1175 38.2 NA 2.100
## 128 2996 1629 10.3 1227 39.2 NA 1.900
## 129 3321 1412 10.5 1354 42.4 NA 1.900
## 130 3880 1663 10.7 1272 39.1 NA 1.900
## 131 3886 1480 11.0 1279 38.7 NA 2.100
## 132 3375 1566 10.7 1378 41.2 NA 2.200
## 133 NA NA 9.4 1209 35.7 NA 2.100
## 134 NA NA 10.1 1206 35.6 NA 2.100
## 135 7638 4316 12.7 1683 42.5 171.5000 4.600
## 136 6810 4806 13.1 1549 39.1 221.2000 4.500
## 137 5585 3748 13.2 1597 40.4 285.8000 4.400
## 138 5479 3427 13.9 1650 41.6 345.3000 4.300
## 139 5234 2742 13.6 1613 40.6 412.5000 4.300
## 140 5430 2687 14.3 1688 42.3 485.9000 4.300
## 141 7222 2578 13.5 1680 41.8 571.8000 4.100
## 142 6284 2761 13.0 1750 43.0 857.1000 4.000
## 143 5544 2775 13.2 1773 43.1 NA 4.100
## 144 6017 2832 12.5 1728 41.6 NA 4.000
## 145 6557 2660 12.3 1730 41.0 NA 4.000
## 146 6860 3055 12.7 1819 41.6 NA 3.700
## 147 7079 3173 12.2 1836 41.2 NA 3.600
## 148 6387 3307 11.3 1835 38.8 NA 3.600
## 149 6585 3266 10.8 1867 39.9 NA 3.600
## 150 7713 3278 11.6 1909 39.8 NA 3.600
## 151 7763 3289 11.3 1906 38.7 NA 3.600
## 152 7174 3087 11.2 2136 42.1 NA 3.600
## 153 NA NA 10.7 2133 40.7 NA 3.600
## 154 NA NA 10.9 2854 53.8 NA 3.700
## 155 394 NA 5.3 154 42.1 0.0040 0.800
## 156 538 369 10.0 153 51.7 2.2000 0.800
## 157 503 385 10.0 189 64.9 3.9000 0.800
## 158 493 287 7.8 140 50.4 2.5000 0.800
## 159 538 353 7.2 145 53.0 3.2000 0.800
## 160 530 376 8.2 148 55.0 1.7000 0.700
## 161 518 388 10.3 129 41.2 5.4000 0.700
## 162 528 470 10.0 159 50.0 6.5000 0.700
## 163 587 498 8.8 184 58.8 5.9000 0.700
## 164 613 462 9.2 163 59.5 6.2000 0.700
## 165 577 398 7.7 136 49.4 7.6000 0.600
## 166 544 406 8.3 146 58.4 5.1000 0.500
## 167 23200 6432 9.9 5199 56.2 0.1190 13.400
## 168 25250 11142 14.5 5917 67.9 121.2000 13.000
## 169 24202 11272 13.6 5736 65.6 516.8000 12.500
## 170 26637 12262 12.6 5701 65.1 459.7000 12.100
## 171 25170 10948 12.8 6100 69.5 564.6000 11.600
## 172 28677 12677 13.8 6282 71.8 598.5000 11.700
## 173 26329 12219 14.1 6152 70.3 911.3000 11.300
## 174 25828 11787 13.7 6179 70.6 1263.7000 11.400
## 175 22362 9724 14.0 6248 71.3 1436.4000 10.900
## 176 24507 9650 13.7 6277 68.8 1778.1000 11.200
## 177 29016 9518 12.8 6410 69.9 2020.7000 11.400
## 178 37365 10250 13.3 6718 72.9 2323.5000 10.900
## 179 44677 11276 11.9 6771 73.0 2542.4000 10.900
## 180 41273 10581 11.7 7194 76.8 3068.9000 11.000
## 181 38238 9637 11.4 7286 76.8 NA 10.700
## 182 36051 9107 10.8 8357 86.8 NA 12.000
## 183 28843 8502 11.0 8731 89.1 NA 11.900
## 184 24296 7934 10.8 8739 87.6 NA 11.400
## 185 23352 7732 10.8 8211 80.7 NA 11.400
## 186 24977 7644 10.4 8556 82.5 NA 11.300
## 187 23279 7962 10.3 8690 82.5 NA 12.900
## 188 25182 8025 10.3 8076 75.6 NA 12.800
## 189 24410 8336 10.2 7928 73.2 NA 10.700
## 190 21440 7738 10.1 8335 76.4 NA 10.700
## 191 NA NA 10.4 8540 77.9 NA 10.600
## 192 NA NA 10.2 8657 79.1 NA 10.500
## 193 2967 1438 16.4 499 36.4 5.4000 1.600
## 194 2850 1575 16.5 498 36.7 6.0000 1.600
## 195 2479 1303 17.7 481 35.9 17.2000 1.500
## 196 3097 1492 17.7 452 34.1 11.5000 1.500
## 197 3081 1425 16.6 456 34.9 11.2000 1.500
## 198 4719 1450 17.4 447 34.7 28.7000 1.400
## 199 6344 1928 14.8 460 40.7 41.6000 1.800
## 200 4956 1851 15.1 476 42.5 43.7000 1.600
## 201 3872 1737 14.7 501 44.9 NA 1.500
## 202 4042 1737 14.0 495 44.4 NA 1.500
## 203 3276 1821 13.7 484 43.8 NA 1.400
## 204 2958 1738 13.7 469 42.8 NA 1.500
## 205 2784 1453 14.1 458 42.1 NA 1.400
## 206 2295 1303 14.2 450 41.7 NA 1.400
## 207 2195 1280 15.0 391 36.4 NA 0.900
## 208 2518 1139 14.5 389 36.5 NA 0.800
## 209 2238 1146 13.9 463 43.5 NA 1.300
## 210 2435 1209 14.1 471 44.2 NA 1.300
## 211 NA NA 14.1 467 43.9 NA 1.300
## 212 NA NA 13.5 451 42.2 NA 1.300
## 213 2165 1296 17.9 376 27.2 8.4000 1.200
## 214 2308 1309 17.2 350 25.4 10.2000 1.100
## 215 1747 1127 16.5 336 24.5 24.3000 1.000
## 216 2379 1179 20.0 324 24.8 28.7000 1.000
## 217 2686 1487 17.9 347 26.8 33.2000 1.100
## 218 3723 1715 18.6 337 26.2 33.1000 0.900
## 219 5270 3521 7.9 911 38.7 33.0000 2.200
## 220 4923 3021 7.4 1010 42.9 56.1000 2.200
## 221 3926 2791 6.7 1002 42.8 62.9000 2.100
## 222 4037 2511 6.5 1036 47.0 82.6000 2.100
## 223 4085 2313 6.2 1038 47.5 87.9000 2.100
## 224 4827 2572 6.6 1015 47.3 47.9000 2.100
## 225 5473 2651 5.9 977 46.4 23.4000 1.900
## 226 5300 2282 5.5 987 47.6 21.5000 1.900
## 227 4086 2044 5.6 974 47.5 NA 1.700
## 228 3431 1657 5.9 985 48.5 NA 1.700
## 229 3173 1495 6.3 969 55.0 NA 1.600
## 230 2699 1253 7.2 946 53.1 NA 1.500
## 231 2484 1227 6.1 936 52.4 NA 1.400
## 232 2070 1292 6.1 927 52.3 NA 1.400
## 233 2194 1232 6.3 915 51.7 NA 1.400
## 234 2414 1254 6.0 936 52.6 NA 1.300
## 235 2301 1253 5.9 948 53.1 NA 1.300
## 236 2091 1234 5.9 921 51.1 NA 1.300
## 237 NA NA 5.7 924 50.9 NA 1.300
## 238 NA NA 4.6 866 47.5 NA 1.200
## 239 9201 7880 8.0 4573 72.4 0.0280 9.600
## 240 14439 3544 8.7 5572 82.9 0.0660 10.600
## 241 20915 9742 12.4 6241 95.8 293.0000 9.900
## 242 15438 8287 12.1 6199 95.6 607.6000 9.400
## 243 13725 5538 11.2 6165 95.6 489.1000 9.200
## 244 14356 5941 10.6 6131 95.8 549.0000 8.900
## 245 17615 6700 11.3 6268 99.0 441.3000 8.700
## 246 19022 7316 11.8 6321 100.5 532.9000 8.700
## 247 18480 7659 11.3 6205 99.2 777.5000 8.500
## 248 15201 5523 12.1 6251 100.3 917.6000 8.300
## 249 16062 5584 13.2 6283 101.9 1158.4000 8.300
## 250 17083 5047 13.4 6147 100.2 1380.1000 8.200
## 251 23100 4811 13.0 6294 103.1 1539.3000 8.100
## 252 33569 4873 12.3 6207 102.2 1363.9000 8.200
## 253 30036 4916 12.0 6088 100.6 1468.9000 8.000
## 254 25272 5743 12.2 5975 98.7 NA 8.100
## 255 21047 4925 11.9 6094 100.8 NA 7.700
## 256 17141 4197 11.9 6082 98.7 NA 8.000
## 257 13920 3462 11.7 6630 106.5 NA 9.300
## 258 15217 3292 11.3 6359 101.6 NA 9.400
## 259 17581 3823 11.0 5899 93.6 NA 9.500
## 260 16192 4106 10.8 5963 94.4 NA 9.500
## 261 15147 4680 10.9 5665 89.5 NA 9.400
## 262 11191 4312 11.1 5601 88.4 NA 9.300
## 263 10557 3952 10.9 5705 90.1 NA 9.300
## 264 NA NA 11.1 5762 91.0 NA 9.300
## 265 NA NA 11.2 6023 94.9 NA 9.400
## 266 2898 1962 16.5 425 37.6 38.8000 0.700
## 267 2790 2073 17.7 417 37.2 52.5000 0.700
## 268 2220 1497 17.8 442 39.4 64.7000 0.700
## 269 2475 1318 19.1 432 38.8 71.0000 0.700
## 270 2457 1061 18.9 409 36.7 89.1000 0.600
## 271 3416 1049 19.0 382 34.2 100.9000 0.600
## 272 4542 1090 17.8 415 37.2 118.6000 0.600
## 273 4458 1072 16.7 406 36.3 147.1000 0.600
## 274 4111 1072 15.8 411 36.8 NA 0.600
## 275 3768 1169 14.6 410 36.9 NA 0.600
## 276 3981 1146 15.9 404 36.1 NA 0.600
## 277 3248 973 14.8 386 34.4 NA 1.300
## 278 3490 878 14.4 379 33.9 NA 1.300
## 279 3621 938 14.7 374 33.4 NA 1.300
## 280 3532 980 13.8 375 33.1 NA 0.900
## 281 2888 1010 13.7 375 32.6 NA 0.900
## 282 2736 902 14.4 382 32.9 NA 0.900
## 283 2388 956 13.4 381 32.8 NA 0.900
## 284 NA NA 12.9 383 33.0 NA 0.900
## 285 NA NA 13.5 394 34.2 NA 0.900
## 286 4945 3007 11.8 865 46.7 169.6000 1.700
## 287 4532 2517 12.7 857 46.7 221.2000 1.700
## 288 3985 2230 13.1 871 48.1 266.1000 1.600
## 289 3995 2035 13.6 837 47.5 304.6000 1.600
## 290 4144 1558 14.0 823 47.1 308.0000 1.500
## 291 5855 1557 14.6 813 47.1 350.1000 1.500
## 292 7123 1834 13.5 837 48.9 336.3000 1.500
## 293 5596 1771 12.4 816 48.2 375.1000 1.400
## 294 4050 1529 12.8 776 46.3 NA 1.000
## 295 3616 1495 12.4 760 45.6 NA 1.400
## 296 2836 1384 13.3 729 45.4 NA 1.400
## 297 2600 1209 13.2 664 41.5 NA 1.100
## 298 2874 1060 13.0 673 42.2 NA 1.000
## 299 3450 1094 12.7 640 40.7 NA 1.000
## 300 3653 1157 13.3 644 41.1 NA 0.900
## 301 3882 1269 13.4 611 39.6 NA 0.900
## 302 3066 1150 14.1 597 39.2 NA 0.900
## 303 2748 935 14.0 597 39.8 NA 0.900
## 304 NA NA 14.4 579 39.0 NA 0.900
## 305 NA NA 14.4 579 39.7 NA 0.900
## 306 4900 2361 15.1 698 44.6 124.5000 2.200
## 307 4969 2303 15.4 677 43.5 175.2000 2.100
## 308 4226 1806 16.0 656 42.3 193.9000 1.900
## 309 4895 1728 17.4 668 42.5 207.0000 1.800
## 310 5587 1843 16.9 669 42.9 227.1000 1.800
## 311 6178 1795 17.5 702 45.4 257.7000 1.800
## 312 7907 1914 15.5 716 39.5 314.0000 2.300
## 313 8304 1963 15.6 722 40.0 367.7000 2.300
## 314 7521 2213 14.5 704 38.9 NA 2.200
## 315 6346 2083 14.2 710 39.6 NA 2.200
## 316 5852 2123 13.2 677 36.8 NA 2.100
## 317 5278 1711 13.0 782 41.6 NA 2.800
## 318 5321 1660 12.9 773 40.5 NA 2.800
## 319 5327 1832 12.4 692 35.9 NA 2.700
## 320 5142 1876 12.1 692 35.6 NA 2.700
## 321 5085 1893 11.6 703 36.1 NA 2.700
## 322 4273 1853 12.0 710 36.1 NA 2.700
## 323 4165 1871 11.3 737 37.2 NA 2.700
## 324 NA NA 11.3 727 36.5 NA 2.700
## 325 NA NA 11.2 725 36.4 NA 2.600
## 326 3397 2202 9.2 2913 97.8 0.0170 6.500
## 327 4440 1590 9.9 2333 71.4 0.0290 7.200
## 328 5874 2815 12.2 2604 76.0 49.9000 7.100
## 329 5806 2588 11.8 2580 75.1 81.1000 7.100
## 330 8066 3049 11.2 2634 76.9 103.4000 7.100
## 331 8227 3573 11.1 2629 76.8 111.4000 7.100
## 332 8183 3521 11.6 2533 74.1 149.5000 6.600
## 333 7990 3428 12.1 2599 76.5 198.4000 6.700
## 334 8283 3308 12.4 2726 80.8 250.0000 6.400
## 335 7392 2833 13.1 2788 83.0 320.4000 6.700
## 336 8327 2882 13.0 2820 84.0 342.7000 6.700
## 337 8178 2797 12.4 2856 80.2 457.1000 6.300
## 338 9539 3041 12.2 2874 80.1 536.2000 6.000
## 339 7610 2727 11.9 2997 94.4 657.6000 7.300
## 340 9922 2850 11.5 3650 100.9 855.2000 7.000
## 341 9078 2764 11.0 3473 94.8 NA 7.300
## 342 9164 2826 11.1 3568 97.0 NA 7.100
## 343 7453 2341 10.2 3576 89.5 NA 7.700
## 344 7606 2666 9.8 2985 73.7 NA 6.500
## 345 7325 2987 9.8 3456 83.8 NA 6.400
## 346 6798 3029 9.3 3289 78.3 NA 6.300
## 347 6388 2942 9.4 3360 78.9 NA 6.500
## 348 7377 2969 9.3 3462 80.6 NA 6.500
## 349 7333 2859 9.2 3972 91.6 NA 6.600
## 350 6728 2734 8.9 4116 94.8 NA 8.100
## 351 NA NA 9.2 4359 99.6 NA 8.300
## 352 NA NA 9.1 4367 96.9 NA 8.400
## 353 1167 544 11.3 356 35.2 NA 0.700
## 354 1046 543 11.3 346 34.1 NA 0.900
## 355 1330 496 11.7 368 36.0 NA 1.000
## 356 1273 550 10.9 387 37.5 NA 0.900
## 357 1405 597 10.8 389 37.3 NA 0.900
## 358 1417 585 10.8 363 34.3 NA 1.000
## 359 1348 589 11.2 378 35.2 NA 0.900
## 360 1287 516 10.5 396 36.4 NA 0.900
## 361 NA NA 10.3 413 37.4 NA 1.000
## 362 NA NA 10.5 378 33.4 NA 0.800
## 363 1855 1031 12.4 523 44.7 58.4000 0.900
## 364 1980 982 13.1 476 40.9 75.5000 0.900
## 365 1640 818 13.8 473 40.8 69.1000 0.900
## 366 1889 755 13.2 463 34.4 93.7000 0.900
## 367 1848 679 12.1 470 34.9 101.5000 0.900
## 368 2468 710 11.9 473 35.2 100.8000 0.900
## 369 2316 636 12.3 475 35.4 121.9000 0.900
## 370 1991 806 11.6 479 35.7 138.5000 0.900
## 371 1878 818 11.4 422 31.2 NA 0.900
## 372 1983 662 10.8 455 33.7 NA 0.900
## 373 1294 532 10.7 415 30.7 NA 0.800
## 374 1245 513 10.5 381 28.0 NA 0.800
## 375 1422 697 10.2 450 33.0 NA 0.800
## 376 1413 693 9.6 432 31.6 NA 0.800
## 377 1282 545 9.9 453 33.1 NA 0.900
## 378 1304 569 9.4 421 30.8 NA 0.900
## 379 1169 588 9.8 429 31.4 NA 0.800
## 380 1274 522 9.6 435 31.9 NA 0.900
## 381 NA NA 9.9 441 32.5 NA 0.800
## 382 NA NA 10.3 436 32.2 NA 1.000
## 383 2914 1677 13.3 393 29.8 20.5000 0.800
## 384 2917 1638 13.5 382 29.0 21.5000 0.800
## 385 1919 1218 14.6 381 29.0 56.1000 0.800
## 386 1791 1102 15.3 375 28.5 76.1000 0.900
## 387 2133 1101 14.6 362 27.5 80.0000 0.800
## 388 2089 1059 14.4 375 28.7 82.7000 0.800
## 389 2458 1150 14.5 390 30.0 90.3000 0.900
## 390 2639 1202 13.9 405 31.3 94.3000 0.900
## 391 2447 1210 13.3 386 30.0 NA 0.900
## 392 2064 1133 12.8 415 32.4 NA 0.900
## 393 1848 1036 14.4 334 28.3 NA 0.800
## 394 1738 898 13.1 306 25.9 NA 0.900
## 395 2107 916 13.4 365 31.0 NA 0.900
## 396 1828 940 12.9 356 30.3 NA 0.900
## 397 2222 825 13.1 357 30.7 NA 0.900
## 398 2014 835 13.1 366 31.0 NA 0.900
## 399 1838 792 12.9 324 27.5 NA 0.900
## 400 1512 623 13.3 340 28.9 NA 0.900
## 401 NA NA 13.1 342 29.3 NA 0.900
## 402 NA NA 12.9 330 28.3 NA 0.800
## 403 3758 1581 13.9 738 40.0 165.3000 1.500
## 404 3366 1706 14.2 695 38.0 178.0000 1.500
## 405 2950 1363 16.6 713 39.3 217.2000 1.700
## 406 2804 1239 13.9 692 33.8 267.8000 1.700
## 407 2908 1324 12.6 673 32.9 346.7000 1.500
## 408 3116 1444 12.3 665 32.4 428.0000 1.500
## 409 3472 1511 12.5 656 31.9 521.9000 1.700
## 410 3297 1604 11.3 681 33.1 623.7000 1.600
## 411 3198 1312 12.0 655 31.4 NA 1.600
## 412 3327 1420 10.8 701 33.2 NA 1.600
## 413 3141 1186 10.6 599 28.4 NA 1.600
## 414 3311 1028 11.0 603 28.4 NA 1.700
## 415 3201 1191 10.5 729 34.1 NA 2.100
## 416 3046 1327 10.5 729 34.0 NA 2.100
## 417 3174 1233 10.1 751 35.1 NA 2.100
## 418 3482 1305 10.3 728 34.1 NA 2.100
## 419 3062 1128 10.2 733 34.3 NA 2.100
## 420 2986 946 10.0 742 34.7 NA 2.100
## 421 NA NA 10.0 745 34.8 NA 2.100
## 422 NA NA 9.7 780 36.4 NA 2.100
## 423 9828 4917 9.4 4398 77.0 0.0270 9.100
## 424 13465 3916 9.6 5075 83.0 0.0440 9.200
## 425 19314 10478 13.0 5471 89.0 93.1000 8.300
## 426 18954 11342 12.8 5564 91.0 279.4000 7.400
## 427 18390 9923 12.1 5568 91.0 340.9000 7.300
## 428 19817 13079 12.2 5778 95.0 436.6000 7.300
## 429 23479 14674 12.9 5842 96.0 548.7000 7.000
## 430 22232 13919 13.3 5682 94.0 369.5000 7.100
## 431 23031 12776 13.6 5692 95.0 521.3000 7.500
## 432 22547 9652 14.4 5624 96.5 798.4000 7.500
## 433 24060 6722 15.5 5693 98.1 989.2000 7.100
## 434 23463 6003 15.5 5583 96.4 1197.5000 7.200
## 435 26618 6086 15.5 5671 98.1 1416.1000 7.300
## 436 31179 6984 14.1 5657 98.0 1697.8000 7.300
## 437 29560 6476 14.0 5543 96.0 1983.1000 7.200
## 438 26935 6047 13.5 5410 93.4 NA 6.800
## 439 20529 5498 13.3 5540 95.4 NA 6.800
## 440 13209 4990 13.4 5816 100.7 NA 6.800
## 441 12135 4309 13.1 6049 103.3 NA 7.300
## 442 11882 4544 12.5 5473 92.2 NA 7.400
## 443 13253 5090 12.2 5307 88.3 NA 7.200
## 444 13285 5084 12.3 5332 87.8 NA 7.100
## 445 13986 4977 12.1 4956 81.1 NA 6.800
## 446 11628 4428 11.9 5515 89.5 NA 6.700
## 447 10678 3983 11.8 5433 87.9 NA 6.700
## 448 NA NA 11.6 5346 86.6 NA 6.600
## 449 NA NA 12.2 5297 85.9 NA 6.600
## 450 6737 5506 15.5 1268 43.8 192.1000 3.200
## 451 7461 5074 16.8 1263 44.1 209.3000 3.200
## 452 5902 3995 17.1 1227 43.0 236.5000 3.100
## 453 5693 2973 17.7 1220 43.9 275.5000 3.000
## 454 6209 2733 16.8 1265 45.8 333.3000 3.000
## 455 10073 2997 17.6 1243 45.5 386.3000 2.900
## 456 15027 3366 14.9 1244 45.8 465.1000 2.800
## 457 13315 3329 13.5 1261 46.3 531.5000 2.800
## 458 11798 3504 13.7 1249 46.1 NA 2.700
## 459 9703 3581 13.5 1229 45.5 NA 2.700
## 460 8201 3185 14.3 1119 42.5 NA 2.800
## 461 6293 2650 14.9 1184 45.5 NA 2.900
## 462 5423 2715 13.7 1227 47.6 NA 2.900
## 463 5806 2868 13.7 1232 48.3 NA 2.800
## 464 5887 2813 14.1 1142 45.1 NA 2.400
## 465 6183 2912 14.3 1099 43.7 NA 2.400
## 466 5560 2668 14.2 1104 44.2 NA 2.300
## 467 4648 2320 13.7 1068 43.0 NA 2.400
## 468 NA NA 14.0 1043 42.3 NA 2.700
## 469 NA NA 14.0 1021 41.7 NA 2.400
## 470 2165 1547 8.3 1927 96.7 0.0110 4.200
## 471 3014 1466 7.5 2715 127.5 0.0200 4.300
## 472 3852 2248 11.6 2429 111.7 33.2000 4.800
## 473 4124 2267 11.5 2631 120.4 44.8000 4.800
## 474 4083 2118 10.5 2784 126.2 53.4000 4.800
## 475 3905 2129 9.7 2842 127.4 53.6000 4.800
## 476 5349 2805 10.5 2825 126.1 51.0000 4.700
## 477 5118 3028 11.0 2841 126.9 72.1000 4.700
## 478 5249 2884 11.2 2827 126.6 101.0000 4.800
## 479 4232 2565 11.8 2894 130.3 158.5000 4.700
## 480 3940 1988 12.6 2830 127.0 234.7000 4.700
## 481 4143 1859 12.8 2874 130.0 242.8000 4.700
## 482 5650 2268 12.8 2959 136.1 303.2000 4.700
## 483 6744 2493 12.1 3063 142.9 354.5000 4.700
## 484 5718 2353 10.5 3109 146.3 454.3000 4.600
## 485 5234 2309 11.9 3058 144.4 NA 4.600
## 486 4887 2281 11.7 3004 142.0 NA 4.500
## 487 4932 2597 11.9 3126 142.2 NA 4.200
## 488 5166 2324 11.3 3100 140.2 NA 4.200
## 489 5400 2388 11.5 2825 126.7 NA 4.100
## 490 5198 2215 10.5 2823 125.2 NA 4.000
## 491 5267 2248 10.7 2757 120.1 NA 4.600
## 492 5631 2063 10.4 2588 112.7 NA 4.600
## 493 6028 2195 10.7 2531 110.2 NA 4.200
## 494 6198 2202 10.3 2680 116.3 NA 4.100
## 495 NA NA 10.4 2687 116.3 NA 4.600
## 496 NA NA 10.7 2681 115.7 NA 4.400
## 497 NA NA 9.2 2894 70.3 0.0170 7.800
## 498 NA NA 9.6 2342 58.7 0.0330 7.600
## 499 12113 4351 14.5 3423 89.9 46.4000 7.600
## 500 11934 4285 13.6 3618 95.4 72.3000 7.000
## 501 10712 3951 12.5 3675 97.7 81.1000 7.000
## 502 8837 4415 12.7 3684 98.4 96.2000 6.800
## 503 10336 5207 15.6 3629 98.1 102.3000 6.800
## 504 8330 4653 15.1 3641 99.6 155.4000 6.700
## 505 8418 4020 15.1 3761 103.3 253.9000 6.700
## 506 7332 2707 16.2 3734 104.0 374.1000 6.400
## 507 7983 2300 16.0 3727 103.7 637.1000 6.800
## 508 12510 2883 15.3 3653 102.1 793.2000 6.900
## 509 13873 3218 14.9 3732 104.9 832.0000 6.900
## 510 15393 3640 13.9 3662 103.3 1554.4000 5.300
## 511 14519 3412 13.1 3676 103.6 1882.9000 5.000
## 512 11646 3049 12.9 3695 104.3 NA 5.000
## 513 9641 2793 12.5 3699 104.4 NA 5.000
## 514 9017 2792 12.9 3844 108.1 NA 5.000
## 515 8648 2475 11.8 3601 101.0 NA 4.600
## 516 8295 2900 11.5 3369 94.1 NA 4.800
## 517 7891 2952 11.4 3307 92.5 NA 4.800
## 518 7098 3105 11.3 3290 91.9 NA 4.600
## 519 7432 3215 11.6 2949 82.3 NA 4.600
## 520 6766 2791 11.4 2990 83.4 NA 4.300
## 521 6818 2723 11.1 3103 87.0 NA 4.300
## 522 NA NA 11.0 3147 88.5 NA 4.200
## 523 NA NA 11.3 3109 87.8 NA 3.900
## 524 3432 1800 11.6 881 37.5 55.5000 1.700
## 525 3231 1689 10.9 856 36.6 59.5000 1.700
## 526 2784 1341 11.9 843 36.3 92.9000 1.600
## 527 2692 1172 13.5 1115 55.4 103.4000 2.100
## 528 2225 892 13.8 1096 55.0 294.7000 2.200
## 529 2654 1052 13.7 1089 55.3 318.1000 2.200
## 530 4289 1248 12.9 1096 56.2 565.0000 2.000
## 531 3359 1212 12.5 1212 62.7 764.4000 1.900
## 532 2802 1149 12.4 1103 57.8 NA 1.700
## 533 2483 1053 11.7 1051 55.5 NA 1.700
## 534 2286 1019 11.9 1045 54.1 NA 1.700
## 535 2745 1015 12.0 1100 57.5 NA 1.800
## 536 2340 1080 11.4 1098 57.9 NA 1.900
## 537 2169 985 11.5 1098 58.3 NA 1.800
## 538 1925 941 11.6 1117 59.6 NA 1.700
## 539 3146 1068 11.9 1121 60.2 NA 1.700
## 540 2980 1039 12.4 1146 61.9 NA 1.500
## 541 2808 1179 11.4 1168 63.4 NA 1.500
## 542 NA NA 12.1 1223 66.7 NA 1.400
## 543 NA NA 11.5 1124 61.4 NA 1.300
## 544 NA NA 9.1 130 46.9 0.0010 0.400
## 545 NA NA 6.6 98 33.8 0.0020 0.500
## 546 614 NA 10.4 105 39.5 3.3820 0.400
## 547 695 NA 9.4 106 40.6 2.3320 0.400
## 548 577 NA 8.4 110 42.6 3.0650 0.400
## 549 615 NA 8.8 107 41.5 2.1110 0.400
## 550 760 353 9.5 99 38.8 4.7700 0.400
## 551 572 394 11.5 101 39.8 5.6330 0.400
## 552 NA NA 11.7 119 46.7 10.0500 0.400
## 553 NA NA 11.1 119 45.4 12.4933 0.400
## 554 NA NA 11.7 120 46.2 19.0017 0.400
## 555 NA NA 10.9 125 47.7 26.7423 0.400
## 556 NA NA 9.8 134 50.9 29.2558 0.400
## 557 NA NA 10.9 137 51.9 41.2143 0.400
## 558 NA NA 10.4 125 47.1 45.4059 0.400
## 559 NA NA 11.4 139 52.0 NA 0.400
## 560 NA NA 10.7 126 46.3 NA 0.400
## 561 NA NA 9.9 127 58.5 NA 0.400
## 562 NA NA 8.6 135 63.5 NA 0.400
## 563 NA NA 8.3 159 69.4 NA 0.400
## 564 NA NA 8.3 153 65.4 NA 0.400
## 565 NA NA 7.4 155 64.7 NA 0.400
## 566 NA NA 7.6 160 65.2 NA 0.400
## 567 NA NA 7.0 161 65.3 NA 0.400
## 568 NA NA 7.6 159 64.2 NA 0.400
## 569 NA NA 7.6 150 60.4 NA 0.300
## 570 NA NA 6.8 168 66.8 NA 0.300
## 571 4836 3796 10.7 3958 79.0 0.0330 9.200
## 572 7822 3814 11.4 4597 90.5 0.0620 10.500
## 573 11980 7269 15.6 4554 94.1 54.8000 9.300
## 574 9522 5973 14.9 4772 98.3 79.3000 9.200
## 575 9129 4900 13.9 4931 101.5 103.5000 9.200
## 576 9669 4715 14.7 4890 101.1 119.8000 9.100
## 577 11606 5132 15.3 4886 101.5 156.7000 9.100
## 578 13083 6704 15.8 4812 100.3 230.5000 9.100
## 579 13420 6874 16.2 4812 100.6 281.5000 9.000
## 580 12783 4838 17.0 4949 103.5 366.4000 8.900
## 581 NA NA 16.4 5145 102.3 471.7000 8.800
## 582 17252 4334 15.8 5242 104.6 580.4000 8.700
## 583 16668 5253 16.4 5203 104.3 657.2000 8.300
## 584 15611 5853 15.3 5349 106.9 743.1000 8.200
## 585 17796 6730 14.5 5335 106.0 806.1000 8.200
## 586 17636 7104 13.9 5412 107.4 NA 8.200
## 587 15740 6698 13.5 5533 109.3 NA 8.100
## 588 12527 5186 13.5 5586 107.3 NA 8.100
## 589 11548 4973 12.6 5719 108.9 NA 7.900
## 590 10682 4787 12.3 5212 98.8 NA 8.000
## 591 8528 4772 11.7 5267 99.2 NA 7.700
## 592 8141 4283 12.5 5176 97.2 NA 7.500
## 593 7382 4501 11.8 4854 91.3 NA 7.400
## 594 6961 4025 11.8 4924 92.5 NA 7.300
## 595 6744 3480 11.0 4987 93.4 NA 7.000
## 596 NA NA 11.4 4953 92.7 NA 7.000
## 597 NA NA 11.0 4907 92.6 NA 6.800
## 598 NA NA 8.2 1747 62.0 0.0140 5.300
## 599 3738 NA 8.2 1926 62.3 0.0230 6.200
## 600 4905 2573 10.2 2108 65.0 64.2000 5.900
## 601 5214 3404 9.8 2168 66.0 69.3000 5.900
## 602 4607 2504 10.0 2193 65.9 126.7000 6.100
## 603 4908 2512 10.1 2192 65.1 132.4000 6.100
## 604 5590 2714 10.4 2190 64.4 164.2000 6.200
## 605 5601 2548 11.2 2262 66.1 184.2000 6.200
## 606 5355 2392 12.0 2262 65.7 289.9000 6.200
## 607 5237 2091 12.0 2311 66.8 286.6000 6.000
## 608 5441 2212 12.3 2368 69.9 395.7000 6.000
## 609 6359 2080 12.2 2435 71.4 456.7000 5.900
## 610 8753 1972 11.8 2480 72.1 596.8000 5.900
## 611 8706 1962 11.6 2641 75.8 744.2000 5.900
## 612 7213 1726 11.1 2656 75.2 1006.6000 5.300
## 613 6006 1727 11.2 2693 75.2 NA 5.100
## 614 6574 1752 10.9 2765 76.2 NA 5.200
## 615 5823 1602 11.3 2810 78.6 NA 5.200
## 616 5563 1572 10.5 2835 77.4 NA 5.200
## 617 5200 1473 11.1 2888 77.3 NA 5.400
## 618 4955 1602 10.6 2897 76.3 NA 5.400
## 619 4582 1485 10.5 2938 76.4 NA 5.400
## 620 4342 1712 10.5 3077 79.5 NA 5.400
## 621 3637 1612 10.7 3105 79.4 NA 5.600
## 622 3277 1406 10.4 3023 77.2 NA 5.600
## 623 NA NA 10.6 3108 79.2 NA 5.800
## 624 NA NA 10.5 3130 79.4 NA 5.600
## 625 2879 1679 9.4 927 43.1 102.9000 2.400
## 626 3034 1659 10.0 964 44.6 181.9000 2.000
## 627 3248 1363 10.5 1020 46.9 133.5000 2.400
## 628 2936 1439 10.3 1042 48.0 145.8000 2.400
## 629 2882 1378 11.1 1053 48.4 250.2000 2.400
## 630 4177 1459 11.0 1125 51.6 317.2000 2.400
## 631 3303 1570 10.7 1133 51.7 406.0000 2.400
## 632 2999 1435 10.0 1147 52.1 479.3000 1.700
## 633 2838 1327 9.8 1097 49.6 NA 1.500
## 634 3281 1243 10.1 1085 49.0 NA 1.500
## 635 2639 1104 10.5 1063 48.1 NA 1.500
## 636 2294 1081 10.4 1041 47.2 NA 1.400
## 637 2343 1005 10.6 1034 46.8 NA 1.400
## 638 2469 1063 11.0 951 43.1 NA 1.600
## 639 2458 1084 11.2 969 43.8 NA 1.600
## 640 2722 1150 11.5 1029 39.8 NA 1.600
## 641 2324 1029 11.5 1049 40.3 NA 1.500
## 642 2189 936 10.7 1045 40.1 NA 1.500
## 643 NA NA 11.2 975 37.5 NA 1.300
## 644 NA NA 11.4 1007 38.8 NA 1.300
## 645 4472 NA 9.2 2538 56.2 0.0180 7.000
## 646 5632 2845 9.5 2593 54.4 0.0320 7.500
## 647 10673 6258 12.6 2723 56.6 65.8000 7.200
## 648 9301 6028 12.0 2737 56.9 183.2000 7.200
## 649 7617 4450 12.6 2807 58.3 212.2000 7.100
## 650 9046 5230 13.2 2808 58.6 252.6000 7.100
## 651 10120 6126 14.7 2836 59.6 350.1000 7.200
## 652 9907 5866 14.5 2824 59.7 491.1000 7.300
## 653 9337 5894 14.6 2786 59.4 700.9000 7.300
## 654 7239 3793 15.2 2784 59.7 840.1000 7.300
## 655 7894 3580 15.6 2756 61.7 993.7000 7.200
## 656 8556 2755 15.9 2753 62.2 1294.8000 7.300
## 657 11496 2942 16.3 2692 61.4 1442.2000 7.200
## 658 10581 3143 15.3 2727 62.7 1792.0000 7.300
## 659 10324 3250 14.8 2777 64.2 2086.9000 7.100
## 660 9752 3467 15.1 2844 66.1 NA 6.500
## 661 9255 3242 14.4 2868 67.1 NA 6.300
## 662 7805 2990 14.1 2783 64.0 NA 6.100
## 663 5551 2708 13.8 2769 64.1 NA 6.100
## 664 6072 2441 14.0 2758 64.1 NA 6.300
## 665 7300 2591 13.7 2793 65.4 NA 6.100
## 666 6498 2509 14.2 2735 64.2 NA 5.900
## 667 6280 2749 14.3 2807 66.1 NA 5.500
## 668 5936 2461 14.1 2884 67.9 NA 5.600
## 669 5880 2182 13.7 3029 71.4 NA 5.700
## 670 NA NA 14.0 2963 70.1 NA 5.600
## 671 NA NA 13.4 2943 70.0 NA 5.500
## 672 1790 1609 8.5 1663 49.5 0.0150 7.900
## 673 2952 1718 9.3 2117 59.4 0.0370 6.700
## 674 6035 3485 12.4 2040 57.0 47.2000 6.400
## 675 5743 3391 12.1 2142 59.8 80.4000 6.400
## 676 5183 2805 11.8 2136 59.7 98.7000 6.400
## 677 5605 2769 11.7 2124 59.4 98.2000 6.300
## 678 6868 3414 13.1 2111 59.3 140.3000 6.300
## 679 6257 3284 13.9 2092 59.2 195.5000 6.200
## 680 7230 2905 14.3 2026 57.6 237.7000 6.100
## 681 5702 2458 15.3 2028 60.3 279.2000 6.000
## 682 6336 2370 16.7 2045 61.3 375.8000 6.000
## 683 7568 2124 16.3 2023 61.0 561.5000 5.700
## 684 8918 2315 16.0 2019 59.3 682.4000 5.200
## 685 8816 2190 15.3 2231 65.7 784.5000 5.400
## 686 7859 1952 15.1 2266 66.7 1016.7000 5.100
## 687 6525 2058 15.5 2216 65.2 NA 4.700
## 688 6585 1936 15.0 2205 64.8 NA 4.600
## 689 6027 1939 14.7 2172 62.8 NA 4.600
## 690 5410 1893 13.6 2319 66.5 NA 5.300
## 691 5552 2062 13.4 2285 65.2 NA 5.400
## 692 4243 1964 13.6 2305 65.4 NA 5.500
## 693 4678 2020 13.2 2279 64.1 NA 5.400
## 694 5451 2176 13.3 2213 61.9 NA 5.500
## 695 4506 2070 13.4 2147 59.9 NA 5.300
## 696 4266 1955 12.6 2161 60.1 NA 5.300
## 697 NA NA 12.8 2225 61.8 NA 5.200
## 698 NA NA 12.3 2284 63.5 NA 5.200
## 699 NA NA 19.2 NA NA 10.7000 NA
## 700 NA NA 18.6 NA NA 17.5000 NA
## 701 NA NA 18.7 585 37.7 14.3000 1.700
## 702 NA NA 19.4 513 33.3 17.2000 1.500
## 703 NA NA 18.8 508 33.2 41.3000 1.500
## 704 NA NA 18.7 501 33.0 31.7000 1.400
## 705 NA NA 16.7 529 35.1 26.5000 1.400
## 706 NA NA 17.0 537 35.7 28.4000 1.300
## 707 NA NA 17.3 509 34.1 NA 1.000
## 708 NA NA 17.0 484 32.6 NA 1.000
## 709 NA NA 17.7 472 32.6 NA 1.000
## 710 2333 888 16.4 473 32.9 NA 1.000
## 711 2134 867 16.4 456 32.1 NA 1.000
## 712 1799 910 16.8 448 31.8 NA 1.000
## 713 2089 1001 16.6 430 30.7 NA 0.900
## 714 2283 1014 17.2 527 37.7 NA 1.000
## 715 2270 900 17.2 530 38.3 NA 1.000
## 716 2396 882 15.4 570 41.4 NA 0.900
## 717 NA NA 16.4 577 42.2 NA 1.000
## 718 NA NA 15.3 581 42.8 NA 1.000
## 719 NA NA 15.3 NA NA 11.2000 NA
## 720 NA NA 15.6 NA NA 17.4000 NA
## 721 NA NA 16.3 441 34.9 14.8000 1.400
## 722 NA NA 18.1 423 33.8 14.0000 1.400
## 723 NA NA 18.7 424 34.3 25.4000 1.300
## 724 NA NA 18.8 408 33.4 33.7000 1.300
## 725 NA NA 17.8 409 33.9 29.5200 1.200
## 726 NA NA 17.0 406 31.5 32.9200 1.100
## 727 NA NA 16.0 408 32.1 NA 1.000
## 728 NA NA 16.9 417 35.6 NA 0.900
## 729 NA NA 18.0 411 35.5 NA 0.900
## 730 1757 803 16.8 421 34.2 NA 0.900
## 731 1697 687 15.6 418 34.3 NA 0.900
## 732 1474 690 16.0 413 34.2 NA 0.900
## 733 1581 712 17.0 441 36.8 NA 0.900
## 734 1649 853 16.2 434 36.4 NA 0.900
## 735 1573 771 15.7 441 37.1 NA 0.900
## 736 1541 786 15.7 454 38.5 NA 0.900
## 737 NA NA 16.1 461 39.3 NA 0.900
## 738 NA NA 15.2 454 39.1 NA 0.800
## 739 6755 5372 10.6 5878 59.0 NA 15.300
## 740 12019 4623 11.0 6371 61.8 0.0880 15.400
## 741 15361 7226 15.0 6747 65.5 193.4000 15.000
## 742 18879 8600 14.0 6872 65.9 190.2000 14.800
## 743 16611 6495 13.7 8024 80.0 201.8000 15.100
## 744 17982 7995 14.0 7992 80.0 169.5000 14.600
## 745 18882 8846 14.9 8097 79.3 418.9000 14.500
## 746 20553 9369 15.2 8141 80.1 438.6000 14.400
## 747 20820 8084 15.6 8085 80.0 602.5000 14.500
## 748 18774 6676 16.0 8436 83.9 731.8000 14.200
## 749 17164 7005 15.6 8053 77.6 967.5000 13.700
## 750 16017 6143 14.8 8182 79.2 1275.8000 13.400
## 751 19662 6229 15.0 8229 80.2 1838.7000 13.400
## 752 24617 6809 14.8 8509 83.4 3039.0000 13.700
## 753 22065 6662 14.1 8690 85.3 4093.6000 13.700
## 754 20423 6292 13.7 8881 87.3 NA 13.700
## 755 20700 7045 13.6 8876 87.5 NA 15.000
## 756 17794 7149 14.3 9017 88.3 NA 14.500
## 757 15657 5976 13.2 9048 88.8 NA 14.200
## 758 15549 6118 13.0 8238 80.9 NA 13.800
## 759 14164 5747 12.8 8467 83.2 NA 12.900
## 760 14117 5765 13.0 8413 82.7 NA 12.000
## 761 17662 6484 13.2 7297 71.8 NA 12.200
## 762 16604 5792 13.2 7348 72.4 NA 12.000
## 763 16695 5261 12.6 7394 73.0 NA 12.000
## 764 NA NA 12.4 7471 73.7 NA 12.000
## 765 NA NA 12.5 7515 74.5 NA 12.000
## 766 5552 2691 13.0 1308 45.0 90.0000 3.000
## 767 5990 2568 13.1 1326 45.7 122.5000 3.200
## 768 5469 2155 13.6 1375 48.5 198.0000 3.200
## 769 5921 2444 12.3 1368 42.6 253.7000 3.000
## 770 5421 2177 12.3 1424 44.5 366.8000 3.100
## 771 6488 2019 12.4 1386 43.4 431.1000 3.100
## 772 7132 2412 12.2 1391 43.7 526.3000 2.900
## 773 5046 2281 11.5 1430 45.1 744.5000 2.900
## 774 4892 2236 12.0 1389 43.9 NA 2.800
## 775 5158 2450 12.0 1366 43.3 NA 2.800
## 776 5475 2460 11.9 1337 40.8 NA 2.800
## 777 4932 2483 11.1 1318 40.2 NA 2.800
## 778 5029 2385 11.2 1308 40.0 NA 2.700
## 779 4607 2350 11.1 1253 38.3 NA 2.600
## 780 4619 2052 11.3 1236 37.8 NA 2.200
## 781 4471 2208 11.4 1220 37.4 NA 2.300
## 782 4127 1846 11.8 1259 38.6 NA 2.200
## 783 6131 1596 11.1 1233 37.9 NA 2.100
## 784 NA NA 11.6 1249 38.6 NA 2.100
## 785 NA NA 11.7 1227 37.9 NA 2.100
## 786 2355 1459 15.1 441 35.5 11.6000 1.800
## 787 2304 1482 15.8 462 37.6 16.8000 1.900
## 788 2004 1145 16.0 458 37.7 31.1000 1.900
## 789 1782 1067 14.7 452 36.0 45.0000 1.900
## 790 NA NA 15.1 478 38.6 42.8000 2.000
## 791 NA NA 16.4 434 35.6 53.3000 1.800
## 792 NA NA 15.7 419 34.9 76.7000 1.800
## 793 NA NA 14.3 442 37.3 99.7000 1.900
## 794 NA NA 14.3 426 36.3 NA 1.600
## 795 NA NA 14.7 486 41.9 NA 1.500
## 796 NA NA 15.2 416 34.9 NA 1.300
## 797 NA NA 14.1 412 34.9 NA 1.100
## 798 NA NA 13.1 421 36.1 NA 1.200
## 799 NA NA 13.5 375 32.6 NA 1.000
## 800 NA NA 13.2 390 34.4 NA 1.000
## 801 NA NA 14.1 427 38.0 NA 1.200
## 802 NA NA 14.3 412 36.9 NA 1.200
## 803 NA NA 13.6 397 35.7 NA 1.200
## 804 NA NA 13.8 402 36.4 NA 1.200
## 805 NA NA 13.7 364 33.1 NA 1.100
## 806 NA 1620 10.3 2022 73.2 0.0150 6.700
## 807 NA 1545 9.9 1838 61.1 0.0240 6.600
## 808 7055 3833 13.7 1660 54.2 26.9000 6.600
## 809 7186 3824 13.2 2047 67.0 32.5000 6.500
## 810 6843 2920 12.1 1844 59.6 42.7000 6.400
## 811 8771 3917 11.6 1902 61.0 52.3000 6.200
## 812 9959 4172 13.2 1837 65.0 54.3000 5.800
## 813 9920 4514 13.2 2055 67.0 61.9000 5.800
## 814 9831 4155 14.6 1989 65.0 101.4000 5.900
## 815 8718 2800 14.6 2045 67.0 169.6000 5.900
## 816 9741 2859 16.6 1936 65.0 199.7000 5.800
## 817 11312 2562 16.6 1942 66.0 654.2000 5.800
## 818 13733 3086 15.7 1949 66.0 696.4000 5.700
## 819 13309 3093 14.0 2006 68.0 814.4000 5.800
## 820 13288 3081 13.2 2051 69.8 1014.2000 5.800
## 821 10951 2732 13.7 2023 68.9 NA 5.700
## 822 9606 2437 13.5 1989 67.8 NA 5.400
## 823 7672 2262 13.4 1903 61.4 NA 5.200
## 824 7789 2454 12.5 1924 61.6 NA 5.100
## 825 7107 2555 11.8 1988 63.1 NA 5.100
## 826 7180 2577 11.8 1911 60.4 NA 5.000
## 827 7865 2915 12.0 1952 61.1 NA 4.600
## 828 9331 3241 11.4 1953 60.9 NA 5.200
## 829 7887 3238 12.6 1850 57.7 NA 4.700
## 830 6371 2555 11.8 1915 59.9 NA 4.400
## 831 NA NA 11.5 1888 59.2 NA 4.400
## 832 NA NA 11.2 1905 60.0 NA 4.400
## 833 9584 4496 12.6 1227 38.0 44.6000 3.700
## 834 8694 3807 14.0 1247 39.0 51.6000 3.700
## 835 7855 2881 14.1 1184 37.0 86.2000 3.500
## 836 8792 2929 15.6 1173 38.0 84.0000 3.500
## 837 10788 2972 15.4 1182 38.0 518.1000 3.400
## 838 10897 3111 15.2 1296 42.0 629.3000 3.400
## 839 9568 2788 14.0 1255 41.0 810.6000 3.300
## 840 8840 2762 13.1 1224 39.7 1015.4000 3.100
## 841 7798 2437 12.9 1313 42.5 NA 3.100
## 842 7510 2308 13.2 1291 41.6 NA 2.800
## 843 7162 2278 14.0 1263 40.4 NA 2.500
## 844 7826 2414 12.7 1251 39.8 NA 2.500
## 845 7163 2760 12.6 1251 39.6 NA 2.500
## 846 7446 2721 12.8 1245 39.3 NA 2.500
## 847 6547 2698 12.8 1233 38.8 NA 2.300
## 848 7590 2851 12.9 1254 39.4 NA 2.300
## 849 6515 2730 13.0 1267 39.7 NA 2.100
## 850 4817 2396 12.8 1289 40.5 NA 2.100
## 851 NA NA 12.6 1274 40.2 NA 2.100
## 852 NA NA 12.5 1252 39.8 NA 2.200
## 853 NA NA 8.6 5852 64.4 0.0390 11.900
## 854 NA NA 9.7 6626 69.7 0.0660 14.300
## 855 10562 6834 13.0 7842 80.2 59.2000 13.800
## 856 13401 7071 12.4 8074 82.4 264.5000 13.700
## 857 14604 5488 12.1 8168 83.5 342.3000 13.700
## 858 16388 7041 12.1 8301 84.8 89.9000 13.300
## 859 16444 6127 13.6 8498 86.9 131.5000 13.200
## 860 15347 5522 14.1 8397 86.0 169.2000 13.100
## 861 16229 6181 14.5 8523 87.3 213.6000 13.100
## 862 15386 4238 14.7 8596 88.1 1330.0000 12.800
## 863 18156 4531 15.9 8786 94.5 1604.3000 12.600
## 864 18856 4524 15.7 8854 95.3 2110.5000 12.700
## 865 21362 5300 15.8 9083 98.0 2707.1000 13.100
## 866 20515 5038 15.7 8969 97.4 3141.1000 12.800
## 867 19959 4874 15.5 9099 98.9 3542.5000 13232.000
## 868 17140 4461 15.0 8587 92.9 NA 11808.000
## 869 14747 4812 14.4 8859 95.4 NA 11818.000
## 870 12604 3587 14.6 8965 91.5 NA 12866.000
## 871 11547 3540 13.0 9229 93.1 NA 12570.000
## 872 12276 3020 12.9 9360 93.3 NA 12494.000
## 873 15324 3301 12.7 9283 91.5 NA 12316.000
## 874 17805 3281 13.1 9394 91.8 NA 12702.000
## 875 20305 3915 12.8 8948 86.7 NA 12859.000
## 876 17447 4109 12.8 8758 84.2 NA 12626.000
## 877 16288 4199 12.4 8883 84.8 NA 12189.000
## 878 NA NA 12.3 9006 85.4 NA 12212.000
## 879 NA NA 12.0 9238 87.3 NA 11984.000
## 880 NA NA 10.8 8799 62.2 0.0620 21.500
## 881 NA NA 11.4 10289 70.6 0.0930 22.300
## 882 27852 15452 16.7 9524 69.0 192.1000 21.600
## 883 26589 13551 14.6 9757 70.9 454.0000 21.300
## 884 22376 10376 14.1 9867 71.9 508.1000 21.200
## 885 22467 11479 14.0 9555 69.4 559.1000 21.100
## 886 25952 13087 14.9 9867 72.4 642.5000 20.900
## 887 28961 13262 15.8 9744 72.0 846.6000 20.200
## 888 29994 12492 16.3 9636 71.9 826.5000 20.000
## 889 23757 7958 16.0 9594 72.7 851.4000 18.900
## 890 28612 7426 18.0 9637 73.8 868.1000 18.900
## 891 35284 7985 17.6 9602 74.0 989.1000 18.700
## 892 51409 8426 17.5 9693 75.0 1336.7000 19.700
## 893 58210 9369 16.9 9926 77.0 1976.4000 18.800
## 894 56669 8555 16.4 9914 77.3 2460.2000 18.500
## 895 47149 7903 16.2 9734 76.0 NA 18.600
## 896 50502 7598 15.3 9889 77.3 NA 18.500
## 897 43954 6285 16.5 9983 79.1 NA 18.400
## 898 35227 6704 14.5 10717 84.8 NA 18.800
## 899 28053 6735 14.7 9584 75.5 NA 19.500
## 900 24004 6327 14.1 10413 81.8 NA 19.100
## 901 17293 6601 14.2 10351 81.1 NA 16.900
## 902 17123 7105 13.9 9787 76.7 NA 16.100
## 903 16392 6134 14.0 9755 76.8 NA 15.300
## 904 18848 5440 13.4 9396 74.1 NA 15.200
## 905 NA NA 13.9 9707 76.9 NA 15.500
## 906 NA NA 13.5 9940 78.2 NA 15.100
## 907 2699 950 12.4 400 36.5 23.5000 1.500
## 908 2704 970 13.0 398 36.5 14.5000 1.500
## 909 2082 770 13.0 375 34.0 24.7000 1.500
## 910 2178 677 16.0 381 35.2 26.6000 1.500
## 911 2608 908 14.8 340 31.0 28.6000 1.300
## 912 3217 835 15.0 362 34.0 27.9000 1.100
## 913 3432 884 14.7 364 34.0 20.9000 1.500
## 914 3465 906 12.4 370 34.0 21.8000 1.300
## 915 3314 726 12.6 383 36.2 NA 1.400
## 916 3466 652 13.2 373 35.4 NA 1.100
## 917 3113 626 13.1 375 35.3 NA 1.100
## 918 2086 591 12.0 394 37.3 NA 1.100
## 919 1625 715 12.2 396 37.6 NA 1.100
## 920 1504 584 12.1 412 39.2 NA 1.100
## 921 1234 569 12.0 398 38.0 NA 1.000
## 922 1439 638 12.7 387 36.9 NA 0.900
## 923 1393 664 12.6 392 37.5 NA 1.000
## 924 1332 591 11.5 378 36.3 NA 0.900
## 925 NA NA 11.8 377 36.3 NA 0.900
## 926 NA NA 12.1 362 34.8 NA 0.900
## 927 5918 2695 17.2 1141 41.0 26.6000 2.600
## 928 7016 2659 17.0 1134 40.0 30.7000 2.600
## 929 4690 2039 17.0 986 35.0 66.7000 2.600
## 930 5380 1751 17.9 943 35.0 72.8000 2.600
## 931 6094 1946 19.0 983 37.0 75.5000 2.400
## 932 8105 2081 19.1 976 37.3 91.2000 1.900
## 933 9040 2276 18.4 1083 41.9 102.1000 2.900
## 934 8979 2107 17.6 766 30.0 72.9000 1.900
## 935 7775 1982 17.2 1027 40.4 NA 2.900
## 936 6800 1901 16.6 993 39.3 NA 2.700
## 937 5813 1701 17.3 967 38.5 NA 2.900
## 938 4230 1637 15.4 925 37.1 NA 2.900
## 939 3625 1599 15.5 912 36.8 NA 2.900
## 940 2824 1459 15.1 927 37.7 NA 2.800
## 941 2396 1236 15.5 840 34.3 NA 2.300
## 942 2618 1343 15.8 852 35.0 NA 2.000
## 943 2801 1224 15.2 907 37.5 NA 2.000
## 944 3104 1156 14.8 930 38.6 NA 2.000
## 945 NA NA 14.8 927 38.7 NA 2.000
## 946 NA NA 14.6 920 38.5 NA 2.000
## 947 3730 2969 11.7 3705 78.9 0.0330 8.000
## 948 5470 2565 12.6 3800 79.0 0.0450 8.600
## 949 10704 4981 16.7 3942 84.0 70.0000 7.700
## 950 10412 5692 15.8 3880 83.2 149.3000 7.800
## 951 9004 4204 15.8 3510 75.7 208.0000 7.800
## 952 9501 4497 15.7 3518 76.4 222.0000 8.000
## 953 11896 5473 17.5 3465 75.9 335.4000 8.000
## 954 11798 5067 17.4 3385 74.9 278.3000 8.000
## 955 12070 4451 17.6 3409 76.2 380.7000 8.000
## 956 10108 3309 18.8 3344 75.8 410.9000 7.800
## 957 11476 3141 19.2 3303 77.8 525.8000 7.700
## 958 9899 2971 18.9 3267 78.1 647.3000 7.700
## 959 10935 2910 19.2 3310 80.1 864.8000 7.200
## 960 10751 3034 17.1 3311 81.0 1003.2000 6.700
## 961 9944 2908 16.1 3805 93.6 1359.3000 6.600
## 962 8992 2756 16.5 3725 92.1 NA 6.500
## 963 7874 2366 16.1 3745 92.9 NA 6.400
## 964 7693 2273 15.9 3837 94.0 NA 6.500
## 965 6521 2270 14.8 3794 92.8 NA 6.300
## 966 6351 2424 14.7 3828 93.6 NA 6.400
## 967 5998 2350 14.5 3246 79.3 NA 6.300
## 968 6498 2309 14.7 3292 80.4 NA 5.900
## 969 6535 2333 14.3 2892 70.9 NA 5.700
## 970 6223 1946 14.3 2969 73.0 NA 5.400
## 971 7498 1860 14.3 2942 72.4 NA 5.400
## 972 NA NA 14.1 2992 73.9 NA 5.400
## 973 NA NA 13.9 3011 74.4 NA 5.400
## 974 NA 5898 9.4 4259 71.0 0.0370 10.600
## 975 NA 4507 9.7 5128 87.3 0.1020 11.600
## 976 17620 7580 15.3 5272 90.4 202.2000 11.100
## 977 16677 7760 13.7 5152 87.7 251.7000 12.100
## 978 17240 7072 12.6 5584 94.6 292.1000 11.500
## 979 19177 8924 12.6 5499 92.8 412.0000 10.700
## 980 23284 10055 14.1 5822 99.7 359.9000 10.300
## 981 20695 9945 14.7 5707 97.2 629.9000 11.000
## 982 21297 9914 15.2 5689 97.6 755.7000 11.000
## 983 21072 9723 15.5 5935 103.0 930.6000 12.400
## 984 21177 8759 15.8 6074 103.0 1150.4000 10.900
## 985 21228 7162 15.3 5965 102.0 1274.4000 10.700
## 986 25385 6166 15.2 6087 105.0 1448.3000 10.800
## 987 26622 6170 13.8 6052 105.0 1584.6000 11.700
## 988 28471 6191 12.6 6558 114.0 1824.6000 11.700
## 989 24253 6466 12.7 6820 118.0 NA 11.800
## 990 21743 6268 12.9 7037 121.1 NA 10.600
## 991 18329 4667 12.5 7078 120.0 NA 10.900
## 992 17147 4710 11.9 7311 122.3 NA 11.300
## 993 19727 4896 11.9 7293 120.3 NA 11.300
## 994 18881 5429 11.7 6490 105.9 NA 13.200
## 995 16390 5356 11.9 6455 104.1 NA 13.100
## 996 15937 5699 11.8 5896 94.6 NA 12.300
## 997 13916 5509 11.2 6159 98.7 NA 12.500
## 998 13475 5400 10.8 6360 101.9 NA 12.400
## 999 NA NA 10.8 6597 105.8 NA 12.000
## 1000 NA NA 10.8 6786 108.8 NA 11.700
## 1001 6478 2866 13.9 1415 52.6 95.9000 3.400
## 1002 5365 3114 14.0 1346 51.3 116.3000 3.400
## 1003 6713 2812 14.2 1368 51.4 133.5000 3.300
## 1004 5127 2904 15.3 1283 51.0 204.7000 3.200
## 1005 5588 2308 14.6 1294 50.0 295.8000 3.300
## 1006 9132 1929 15.6 1278 52.0 358.4000 3.100
## 1007 7689 1968 14.2 1191 47.0 405.9000 2.800
## 1008 7902 2155 13.4 1305 54.0 471.4000 2.600
## 1009 7143 2089 13.5 1225 51.0 NA 2.700
## 1010 7090 2241 13.4 1336 55.5 NA 2.400
## 1011 6467 1878 14.3 1081 46.3 NA 2.300
## 1012 5141 1753 14.0 1108 47.6 NA 2.600
## 1013 5720 1606 14.1 1296 56.0 NA 2.600
## 1014 5462 1827 13.8 1275 55.5 NA 2.200
## 1015 5014 1916 14.2 1251 55.0 NA 2.100
## 1016 5234 1947 13.9 1046 46.1 NA 1.900
## 1017 4136 1723 13.3 1135 50.1 NA 1.900
## 1018 4203 1979 13.6 1135 50.3 NA 1.900
## 1019 NA NA 13.2 1088 48.3 NA 1.700
## 1020 NA NA 13.5 1031 45.9 NA 1.700
## 1021 8694 4303 12.8 928 33.3 150.8000 2.500
## 1022 8453 3795 12.7 904 32.5 189.2000 2.500
## 1023 8335 2853 14.1 919 33.5 259.5000 2.300
## 1024 8533 3231 16.0 884 34.0 271.1000 2.300
## 1025 9086 2625 15.1 776 30.0 385.0000 2.100
## 1026 10829 3037 15.0 759 29.8 431.4000 2.400
## 1027 12281 3284 13.7 835 33.0 462.9000 2.000
## 1028 13657 3131 13.0 865 34.0 516.5000 2.000
## 1029 11004 2926 12.9 807 32.0 NA 2.100
## 1030 8889 2932 12.8 805 32.2 NA 1.700
## 1031 8121 2530 13.5 792 32.5 NA 1.700
## 1032 6141 2284 13.4 746 30.6 NA 1.700
## 1033 4872 2104 13.9 715 29.6 NA 1.600
## 1034 4146 2126 13.1 716 30.0 NA 1.700
## 1035 3788 2128 13.8 739 31.3 NA 1.600
## 1036 3336 2120 13.8 730 31.2 NA 1.600
## 1037 2904 1996 14.2 737 31.8 NA 1.600
## 1038 2817 1949 13.0 742 32.4 NA 1.500
## 1039 NA NA 13.6 751 33.0 NA 1.500
## 1040 NA NA 13.5 751 33.2 NA 1.400
## 1041 3383 1894 15.7 359 34.8 50.1000 1.200
## 1042 1788 921 17.1 361 35.1 56.1000 1.100
## 1043 2022 1142 9.2 373 35.0 20.2000 1.100
## 1044 2379 1240 9.6 359 33.6 25.0000 1.100
## 1045 2336 1114 10.4 357 33.5 38.9000 1.000
## 1046 2298 1701 11.0 332 33.0 39.9000 1.100
## 1047 7 3 NA NA NA NA NA
## 1048 7 5 NA NA NA NA NA
## 1049 9 8 NA NA NA NA NA
## 1050 3 1 3.1 NA NA NA NA
## 1051 8 1 3.0 NA NA NA NA
## 1052 6 4 5.8 NA NA NA NA
## 1053 10 1 NA NA NA NA NA
## 1054 25 10 2.1 NA NA NA NA
## 1055 36 16 1.6 NA NA NA NA
## 1056 64 24 0.7 NA NA NA NA
## 1057 94 34 NA NA NA NA NA
## 1058 73 33 0.5 NA NA NA NA
## 1059 133 45 0.4 NA NA NA NA
## 1060 108 32 0.9 99 143.9 NA NA
## 1061 182 44 1.1 103 131.7 NA NA
## 1062 97 61 0.7 109 124.3 NA NA
## 1063 NA NA 0.8 104 100.6 NA NA
## 1064 NA NA 0.8 114 93.7 NA NA
## 1065 NA NA NA NA NA NA NA
## 1066 378 225 4.9 193 27.2 0.9582 0.600
## 1067 405 268 6.9 173 23.1 2.1380 0.500
## 1068 427 172 8.1 218 28.6 4.0360 0.500
## 1069 354 179 8.7 276 35.8 2.2610 0.900
## 1070 562 402 7.6 466 59.8 0.4337 0.700
## 1071 534 359 5.7 470 41.4 1.2870 0.800
## 1072 487 383 5.2 329 29.1 0.2992 0.800
## 1073 442 261 5.2 632 54.1 13.8113 0.900
## 1074 437 205 4.4 741 58.2 12.5310 0.900
## 1075 573 281 4.8 747 58.0 14.1000 0.900
## 1076 523 175 4.8 767 58.9 14.2000 0.900
## 1077 840 268 4.4 764 57.8 31.1000 0.900
## 1078 874 265 3.7 767 57.1 32.5000 1.000
## 1079 854 235 3.7 777 56.7 NA 1.000
## 1080 856 237 3.8 844 60.6 NA 1.000
## 1081 647 225 4.8 898 91.0 NA 1.000
## 1082 480 176 3.8 959 93.6 NA 1.000
## 1083 565 220 4.0 979 92.5 NA 0.800
## 1084 545 254 4.2 994 91.0 NA 0.900
## 1085 491 167 3.7 723 63.8 NA 0.900
## 1086 529 258 3.6 844 72.7 NA 0.900
## 1087 439 232 3.5 1178 99.9 NA 1.000
## 1088 NA NA 2.9 1235 103.0 NA 1.000
## 1089 NA NA 4.1 860 70.3 NA 1.000
## 1090 3038 2422 8.0 2623 67.0 0.0220 6.300
## 1091 5932 2090 8.8 2400 60.0 0.0320 6.900
## 1092 9712 4164 12.9 2050 49.0 32.1000 6.500
## 1093 9277 3996 12.0 2122 50.0 43.0000 6.500
## 1094 8568 3619 11.9 2104 50.0 48.0000 6.300
## 1095 9433 4278 12.2 2230 52.0 88.3000 6.400
## 1096 10823 4045 12.5 2186 52.0 174.6000 6.100
## 1097 10257 4379 14.1 2324 55.0 226.8000 6.100
## 1098 12341 4516 15.0 2318 55.0 314.6000 6.100
## 1099 10231 3394 15.9 2327 56.0 387.1000 5.900
## 1100 11442 2989 16.7 2363 55.0 527.8000 5.800
## 1101 12540 3100 17.1 2423 57.0 683.0000 5.900
## 1102 10935 2590 17.1 2400 57.0 864.4000 5.600
## 1103 11663 2741 15.7 2468 58.0 1267.8000 5.500
## 1104 10904 2608 14.9 2426 58.0 1550.1000 5.100
## 1105 9342 2515 14.5 2352 56.0 NA 4.900
## 1106 9898 2634 14.4 2330 56.0 NA 4.900
## 1107 8779 2900 13.8 2323 54.0 NA 4.800
## 1108 7644 2544 13.1 2433 56.1 NA 4.800
## 1109 7760 2334 12.7 789 63.2 NA 5.500
## 1110 7235 2354 12.8 3035 67.7 NA 5.600
## 1111 8608 2509 13.3 2955 65.2 NA 6.000
## 1112 9060 2509 13.4 3208 69.8 NA 6.000
## 1113 6707 2131 12.4 3185 68.2 NA 5.700
## 1114 9777 1953 12.4 3241 68.2 NA 5.800
## 1115 NA NA 12.2 3297 68.3 NA 5.700
## 1116 NA NA 11.8 3464 70.8 NA 6.000
## 1117 3223 NA 10.3 3205 72.6 0.0210 6.400
## 1118 6523 NA 10.8 3628 80.6 0.0350 6.900
## 1119 10261 4962 14.9 3953 86.7 64.4000 6.700
## 1120 9174 4536 13.5 4202 92.0 108.3000 6.600
## 1121 8521 3613 12.9 4211 92.4 90.4000 6.300
## 1122 8012 3822 13.7 4294 94.1 85.4000 6.000
## 1123 9202 4685 14.7 4342 95.6 113.2000 6.000
## 1124 8526 4649 15.6 4378 96.9 158.7000 6.100
## 1125 8118 4142 16.7 4375 97.4 227.3000 6.100
## 1126 8721 3245 16.8 4424 99.2 285.0000 6.100
## 1127 7604 2491 18.6 4487 110.2 419.0000 6.100
## 1128 8374 2497 18.0 4453 109.5 553.7000 6.000
## 1129 14925 2446 17.1 4520 111.4 698.6000 5.900
## 1130 15715 2398 16.7 4634 114.3 895.7000 6.200
## 1131 13882 2253 15.9 4564 112.1 1157.0000 6.100
## 1132 13755 2059 16.1 4463 109.1 NA 5.100
## 1133 12977 2202 15.5 4476 109.1 NA 5.200
## 1134 10253 1809 16.0 4648 115.0 NA 5.500
## 1135 10199 1745 14.8 4789 117.7 NA 5.400
## 1136 8460 1785 15.0 4773 116.7 NA 5.600
## 1137 6219 1984 15.0 3973 96.7 NA 5.600
## 1138 5681 2162 14.5 3959 95.6 NA 5.500
## 1139 6483 2493 14.4 3498 84.0 NA 6.900
## 1140 5956 2178 14.3 3574 85.2 NA 6.800
## 1141 5704 1816 13.6 3652 86.9 NA 6.700
## 1142 NA NA 13.2 3681 87.5 NA 6.600
## 1143 NA NA 13.2 3677 86.5 NA 6.600
## 1144 NA NA 9.7 1649 48.0 0.0140 6.000
## 1145 NA NA 10.1 1889 60.0 0.0220 6.100
## 1146 6260 3200 14.2 2132 59.0 34.5000 7.000
## 1147 6068 3332 12.6 2050 56.0 98.1000 6.700
## 1148 5747 2700 12.8 2120 58.0 142.8000 6.500
## 1149 6975 3124 13.3 2059 57.0 128.1000 6.400
## 1150 9866 3325 15.4 2136 60.0 153.7000 6.200
## 1151 7555 3284 15.5 2072 59.0 191.5000 6.300
## 1152 8002 3478 15.8 2030 58.0 228.6000 6.300
## 1153 6309 2288 16.5 2084 59.5 317.2000 6.100
## 1154 6939 1834 16.1 2063 59.4 413.6000 6.000
## 1155 8662 1637 16.2 2049 59.5 491.1000 5.600
## 1156 10410 1676 16.8 2067 60.3 585.3000 5.600
## 1157 10492 1716 15.5 2075 60.8 697.4000 5.900
## 1158 8860 1693 15.2 2069 60.6 931.8000 5.400
## 1159 7741 1435 15.4 2082 60.9 NA 5.500
## 1160 7092 1344 14.9 2175 63.4 NA 5.800
## 1161 6414 1956 15.1 2095 64.6 NA 5.700
## 1162 5392 1674 14.2 2183 66.9 NA 5.800
## 1163 5514 1918 14.6 2206 66.6 NA 5.600
## 1164 6194 2169 14.3 2117 60.4 NA 5.500
## 1165 5967 2393 14.3 2268 63.1 NA 5.300
## 1166 6538 2278 13.9 2073 57.8 NA 5.100
## 1167 5388 1904 14.2 2136 59.6 NA 5.000
## 1168 5788 2078 13.8 2149 60.1 NA 4.400
## 1169 NA NA 14.6 2372 67.1 NA 4.400
## 1170 NA NA 14.4 2287 65.7 NA 4.300
## 1171 2404 951 11.0 782 72.5 52.3000 1.300
## 1172 1897 761 11.5 810 75.1 65.4000 1.300
## 1173 1408 531 11.7 751 71.1 80.5000 1.300
## 1174 2063 451 12.0 752 71.3 100.6000 1.300
## 1175 2242 398 12.0 832 79.0 119.3000 1.200
## 1176 3285 436 12.4 788 74.8 148.0000 1.300
## 1177 3204 529 11.8 762 72.3 175.4000 1.300
## 1178 2847 499 12.1 746 70.7 203.8000 1.300
## 1179 2492 412 12.4 739 70.0 NA 1.200
## 1180 2671 454 12.7 659 62.4 NA 1.200
## 1181 2315 505 13.2 650 62.1 NA 1.100
## 1182 1752 485 12.3 641 60.8 NA 1.100
## 1183 1771 394 12.6 639 60.3 NA 1.100
## 1184 1606 502 11.9 654 60.9 NA 1.100
## 1185 2207 572 12.0 653 59.7 NA 1.300
## 1186 2365 658 12.2 932 83.7 NA 1.400
## 1187 2006 466 12.5 752 66.2 NA 1.100
## 1188 2367 473 11.7 686 59.6 NA 1.100
## 1189 NA NA 11.9 800 67.7 NA 1.300
## 1190 NA NA 11.4 794 67.6 NA 1.300
## 1191 2407 1643 5.3 1464 55.6 0.0210 3.700
## 1192 4907 1319 5.7 1683 58.1 0.0410 4.000
## 1193 5143 3095 11.3 1322 60.3 80.5000 3.300
## 1194 4222 2394 10.5 1314 60.9 91.1000 3.300
## 1195 3665 1765 9.2 1257 59.0 97.1000 3.200
## 1196 4067 1841 9.2 1173 55.6 116.4000 3.000
## 1197 5054 2145 10.3 1217 57.6 149.6000 3.400
## 1198 5325 2062 10.6 1169 56.5 219.0000 3.400
## 1199 5554 2203 11.6 1201 58.4 275.8000 3.500
## 1200 4844 1516 11.1 1200 58.7 245.8000 3.500
## 1201 6036 1208 11.5 1172 59.6 243.1000 3.500
## 1202 5839 1483 11.6 1153 58.8 264.4000 3.500
## 1203 6810 1843 11.7 1138 58.3 320.9000 3.600
## 1204 8239 2478 10.7 1166 59.8 378.1000 3.540
## 1205 5428 2314 10.3 1162 59.6 398.1000 3.436
## 1206 4114 1683 10.4 1050 54.1 NA 2.820
## 1207 3996 1775 11.0 1053 54.2 NA 2.657
## 1208 3515 1840 11.1 1060 59.0 NA 2.760
## 1209 3539 1734 11.5 1130 62.9 NA 2.907
## 1210 3571 1917 11.0 1098 60.5 NA 2.759
## 1211 3005 NA 10.8 1118 61.2 NA 2.766
## 1212 2843 NA 10.7 1083 59.8 NA 2.639
## 1213 3372 NA 10.9 1084 59.9 NA 2.601
## 1214 3399 NA 11.2 1061 58.8 NA 2.561
## 1215 3515 NA 10.7 1089 60.1 NA 2.536
## 1216 NA NA 10.6 1148 63.4 NA 2.322
## 1217 NA NA 10.0 1093 60.9 NA 2.310
## 1218 NA NA 9.5 4283 78.0 0.0240 9.400
## 1219 NA NA 10.1 4636 83.0 0.0320 9.000
## 1220 9396 5394 15.0 5346 99.0 91.2000 8.800
## 1221 9010 5442 14.3 5483 102.0 183.5000 7.900
## 1222 9412 5250 13.4 5430 101.0 255.3000 8.000
## 1223 10740 5958 12.9 5190 97.0 296.4000 8.000
## 1224 11542 7073 13.8 4905 92.0 342.2000 8.300
## 1225 11778 7470 14.7 5030 95.0 452.3000 7.800
## 1226 12980 7476 14.3 4996 95.0 630.9000 7.700
## 1227 9963 6002 15.8 4997 96.0 845.4000 7.700
## 1228 9843 5443 15.6 5411 103.0 998.6000 7.600
## 1229 10451 5212 14.9 5527 106.0 1194.1000 8.000
## 1230 12028 5130 15.4 5480 105.0 1357.9000 7.900
## 1231 13793 5329 14.5 5510 106.0 1696.2000 7.900
## 1232 14278 5130 14.2 5495 106.0 2131.0000 7.800
## 1233 14137 5325 13.8 5596 108.0 NA 7.600
## 1234 15751 5300 13.5 5889 113.0 NA 7.500
## 1235 15299 5466 13.3 6096 115.0 NA 9.200
## 1236 17426 5259 12.9 5987 112.0 NA 9.100
## 1237 16325 5149 12.8 5302 98.0 NA 7.900
## 1238 15820 4905 12.3 5257 97.0 NA 7.700
## 1239 14408 5133 12.2 5188 95.0 NA 7.800
## 1240 14428 5158 12.1 4487 81.0 NA 7.700
## 1241 13846 5387 12.1 4801 86.0 NA 7.700
## 1242 13538 5079 12.0 4913 88.0 NA 7.800
## 1243 NA NA 12.5 4842 87.0 NA 7.800
## 1244 NA NA 12.2 4696 84.0 NA 7.700
## 1245 2822 2322 16.4 538 33.0 70.0000 1.300
## 1246 3126 2084 17.3 551 34.0 98.8000 1.400
## 1247 2966 2114 17.8 569 36.0 116.1000 1.300
## 1248 2840 1965 18.4 542 34.0 137.0000 1.300
## 1249 3038 1872 18.9 525 34.0 158.3000 1.300
## 1250 3210 1563 19.5 534 35.0 192.5000 1.300
## 1251 3481 1613 18.9 520 34.0 236.9000 1.300
## 1252 3387 1580 18.3 508 37.0 265.0000 1.200
## 1253 2994 1333 17.7 456 34.0 NA 1.200
## 1254 2985 1402 17.7 432 32.0 NA 1.100
## 1255 2778 1571 16.2 388 29.0 NA 0.900
## 1256 2739 1439 16.4 391 30.0 NA 0.900
## 1257 2692 1463 16.1 380 29.0 NA 0.900
## 1258 2727 1371 15.0 385 30.0 NA 0.800
## 1259 2816 1320 15.2 375 29.0 NA 0.800
## 1260 2714 1329 15.1 390 30.0 NA 0.900
## 1261 2610 1262 15.4 389 30.0 NA 0.900
## 1262 2390 1189 15.1 412 32.0 NA 0.900
## 1263 NA NA 14.9 404 32.0 NA 0.900
## 1264 NA NA 15.6 417 33.0 NA 0.900
## 1265 2529 2008 17.4 335 29.0 54.7000 0.700
## 1266 2139 1795 17.0 332 29.0 72.9000 0.700
## 1267 1752 1530 18.9 330 29.0 90.0000 0.700
## 1268 1815 1534 20.2 314 29.0 107.7000 0.700
## 1269 1566 1421 19.5 309 29.0 133.7000 0.800
## 1270 1732 1346 20.1 299 28.0 161.3000 0.800
## 1271 1677 1293 20.0 300 28.0 195.9000 0.800
## 1272 1665 1262 17.6 283 26.0 231.1000 0.700
## 1273 2316 1333 18.0 260 24.0 NA 0.600
## 1274 2761 1356 17.5 250 23.0 NA 0.600
## 1275 2433 1257 18.2 242 24.0 NA 0.600
## 1276 2582 1280 17.4 240 24.0 NA 0.600
## 1277 3143 2178 17.7 549 36.0 75.1000 1.500
## 1278 3544 2311 17.5 546 36.0 100.3000 1.400
## 1279 2693 1488 19.7 477 43.0 96.2000 1.200
## 1280 2641 1588 20.7 458 41.0 111.4000 1.200
## 1281 2184 1383 18.6 450 40.0 127.0000 1.600
## 1282 2998 1471 19.6 448 41.0 144.7000 1.600
## 1283 3245 1237 18.9 461 42.0 166.1000 1.600
## 1284 3172 1364 17.9 473 44.0 207.2000 1.600
## 1285 3539 1108 16.7 468 44.0 NA 1.500
## 1286 3735 1112 17.6 468 44.0 NA 1.500
## 1287 2310 1179 17.4 433 42.0 NA 1.500
## 1288 2424 1201 16.4 438 43.0 NA 1.400
## 1289 2443 1503 16.2 443 44.0 NA 1.600
## 1290 2276 1429 15.6 444 44.0 NA 1.500
## 1291 1835 1448 12.5 427 40.0 59.2000 0.700
## 1292 1893 1301 14.6 415 38.0 81.9000 0.700
## 1293 1701 970 14.6 413 38.0 100.3000 0.700
## 1294 1590 1091 15.5 394 38.0 118.2000 0.600
## 1295 1726 1171 15.4 400 38.0 134.7000 0.700
## 1296 2093 1096 15.9 373 35.0 158.8000 0.700
## 1297 2119 1004 14.7 373 35.0 186.5000 0.700
## 1298 1998 947 14.6 372 35.0 235.3000 0.700
## hospital_beds_per10 hospitals industry invest_budg invest_fed invest_reg
## 1 176.4 41 2.800 NA NA NA
## 2 170.6 40 3.100 NA NA NA
## 3 163.6 39 4055.000 NA NA NA
## 4 164.9 39 7096.000 NA NA NA
## 5 163.9 39 7680.000 NA NA NA
## 6 162.8 39 7219.000 27.00 9.10 NA
## 7 163.5 38 9397.900 26.40 7.20 NA
## 8 163.7 37 13362.100 24.60 9.10 NA
## 9 164.0 36 15704.800 21.50 11.10 NA
## 10 164.0 36 16757.300 20.00 10.20 NA
## 11 156.0 36 22436.500 11.50 5.20 NA
## 12 165.0 37 NA 9.20 5.60 NA
## 13 164.0 36 NA 8.10 4.70 NA
## 14 165.4 36 NA 14.00 9.10 NA
## 15 164.9 42 NA 15.40 7.30 NA
## 16 164.3 38 NA 27.10 10.70 NA
## 17 162.8 34 NA 30.20 15.40 NA
## 18 83.6 19 NA 26.00 14.10 NA
## 19 85.2 19 NA 27.40 14.40 NA
## 20 88.8 18 NA 32.90 17.50 NA
## 21 88.1 20 NA 26.80 10.50 9.80
## 22 89.5 20 NA 20.20 8.40 7.40
## 23 89.9 22 NA 32.20 9.70 17.10
## 24 89.6 23 NA 33.20 9.60 16.90
## 25 87.0 20 NA 27.30 8.40 12.00
## 26 79.8 19 NA 19.20 4.20 12.50
## 27 77.5 20 NA 24.30 5.60 14.70
## 28 102.0 13 4259.000 7.60 1.00 NA
## 29 101.0 13 5628.000 22.90 2.90 NA
## 30 102.0 14 6151.000 8.80 2.50 NA
## 31 102.0 14 6729.900 7.90 2.10 NA
## 32 108.0 14 NA 6.90 5.80 NA
## 33 109.6 8 NA 15.30 11.20 NA
## 34 111.1 13 NA 19.50 10.00 NA
## 35 112.1 14 NA 19.90 9.60 NA
## 36 111.1 14 NA 33.10 11.40 NA
## 37 112.4 13 NA 25.90 17.00 NA
## 38 83.6 8 NA 34.30 22.30 NA
## 39 86.5 6 NA 27.40 15.80 NA
## 40 86.8 6 NA 28.90 14.80 NA
## 41 88.2 6 NA 26.30 11.80 12.60
## 42 84.4 6 NA 22.90 11.80 10.00
## 43 82.0 6 NA 29.00 26.10 1.40
## 44 82.3 5 NA 15.90 12.60 1.70
## 45 80.0 5 NA 16.10 14.20 1.60
## 46 79.3 5 NA 15.90 9.50 5.70
## 47 76.6 6 NA 25.90 12.80 11.90
## 48 112.0 11 2211.800 9.30 4.80 NA
## 49 108.0 11 2997.600 12.00 5.90 NA
## 50 102.0 10 2538.200 22.20 8.80 NA
## 51 101.0 10 3472.500 8.70 5.10 NA
## 52 102.0 10 NA 8.70 4.50 NA
## 53 103.7 5 NA 14.00 8.10 NA
## 54 104.0 10 NA 17.80 9.30 NA
## 55 104.4 10 NA 14.30 7.60 NA
## 56 102.0 9 NA 8.50 3.60 NA
## 57 99.6 10 NA 34.00 12.50 NA
## 58 75.9 3 NA 28.40 12.40 NA
## 59 81.1 6 NA 28.40 7.10 NA
## 60 80.9 4 NA 14.70 4.60 NA
## 61 79.9 4 NA 20.60 3.20 10.60
## 62 76.5 4 NA 32.30 21.20 6.20
## 63 73.2 4 NA 6.80 4.10 1.30
## 64 74.1 4 NA 10.40 2.30 6.30
## 65 74.7 4 NA 3.30 1.10 1.60
## 66 74.1 4 NA 4.40 1.40 2.00
## 67 74.9 4 NA 15.20 2.40 12.00
## 68 87.2 23 2.400 94.80 NA NA
## 69 88.4 24 2.400 96.50 NA NA
## 70 84.0 22 3065.000 40.30 NA NA
## 71 82.6 22 4214.000 21.10 7.70 NA
## 72 80.6 22 4993.000 16.50 8.60 NA
## 73 84.3 22 5721.000 11.70 0.50 NA
## 74 85.4 22 11319.000 2.70 0.50 NA
## 75 86.7 22 17781.000 10.30 4.30 NA
## 76 86.4 22 22436.000 15.20 9.20 NA
## 77 86.4 22 31744.000 31.20 6.90 NA
## 78 80.9 20 40290.000 18.40 8.50 NA
## 79 81.3 20 NA 17.70 7.70 NA
## 80 71.7 16 NA 20.00 10.80 NA
## 81 71.4 16 NA 17.50 10.30 NA
## 82 66.6 14 NA 11.40 5.80 NA
## 83 152.1 29 NA 16.80 8.50 NA
## 84 151.1 31 NA 23.80 15.10 NA
## 85 140.5 29 NA 17.80 9.10 NA
## 86 143.7 29 NA 21.30 10.70 6.10
## 87 139.8 29 NA 29.10 24.40 3.40
## 88 140.4 29 NA 41.20 34.90 5.60
## 89 134.0 29 NA 21.10 15.60 4.50
## 90 134.9 32 NA 35.90 32.60 1.50
## 91 134.2 30 NA 28.70 24.80 2.20
## 92 137.8 34 NA 38.60 34.30 3.50
## 93 132.7 32 NA 37.50 33.40 3.50
## 94 131.3 31 NA 29.50 20.50 6.70
## 95 104.4 10 2021.000 1.50 0.30 NA
## 96 104.0 10 2318.000 8.10 4.00 NA
## 97 104.0 10 2761.000 10.80 0.30 NA
## 98 83.6 10 3647.000 13.00 2.10 NA
## 99 83.8 10 NA 9.70 1.70 NA
## 100 84.2 10 NA 14.70 7.30 NA
## 101 82.5 10 NA 14.70 6.20 NA
## 102 76.9 9 NA 38.80 29.00 NA
## 103 80.0 9 NA 36.00 20.90 NA
## 104 79.6 9 NA 48.80 30.00 NA
## 105 79.2 9 NA 89.70 79.00 NA
## 106 79.3 9 NA 16.20 1.50 12.30
## 107 79.7 9 NA 27.30 7.70 16.10
## 108 81.2 9 NA 19.20 3.00 13.00
## 109 81.6 9 NA 16.60 0.90 13.50
## 110 79.7 9 NA 33.20 21.30 10.50
## 111 79.0 8 NA 9.20 4.20 3.60
## 112 79.4 8 NA 55.30 39.30 12.50
## 113 79.6 8 NA 54.30 21.90 28.60
## 114 78.8 10 NA 45.60 11.60 30.30
## 115 115.3 14 2888.000 0.40 0.00 NA
## 116 115.3 14 3302.000 0.07 0.02 NA
## 117 105.8 12 4705.000 0.02 0.02 NA
## 118 90.0 12 6355.000 0.10 0.06 NA
## 119 89.1 12 NA 0.40 0.30 NA
## 120 87.2 13 NA 2.60 1.10 NA
## 121 87.4 14 NA 6.20 3.50 NA
## 122 81.8 14 NA 7.60 3.40 NA
## 123 85.7 14 NA 16.40 12.90 NA
## 124 81.8 14 NA 16.80 15.90 NA
## 125 64.7 14 NA 7.60 1.40 NA
## 126 64.8 13 NA 5.60 2.30 0.10
## 127 68.9 13 NA 12.40 9.70 0.50
## 128 59.3 14 NA 34.50 32.80 0.70
## 129 60.7 13 NA 9.80 7.80 0.80
## 130 57.5 12 NA 4.30 2.80 0.70
## 131 64.5 12 NA 4.00 2.20 0.50
## 132 67.0 14 NA 5.20 3.30 1.10
## 133 61.7 15 NA 3.80 1.00 2.00
## 134 61.7 13 NA 6.80 4.10 1.60
## 135 115.6 22 1715.000 31.00 30.40 NA
## 136 113.7 22 1898.000 17.30 13.90 NA
## 137 112.3 22 3226.000 31.10 20.00 NA
## 138 109.3 22 3896.000 27.80 21.10 NA
## 139 108.7 22 NA 27.80 17.70 NA
## 140 107.0 22 NA 29.80 23.10 NA
## 141 103.1 20 NA 27.20 16.70 NA
## 142 98.3 20 NA 30.50 28.80 NA
## 143 98.7 20 NA 42.40 37.60 NA
## 144 96.7 20 NA 16.90 14.40 NA
## 145 96.0 18 NA 22.40 21.20 NA
## 146 85.1 18 NA 32.70 29.90 2.70
## 147 80.9 16 NA 30.00 28.50 1.30
## 148 77.1 16 NA 17.80 16.50 1.00
## 149 77.8 16 NA 8.40 7.40 0.70
## 150 75.3 17 NA 4.30 2.50 1.30
## 151 73.0 16 NA 26.60 20.50 5.70
## 152 71.5 16 NA 26.90 24.40 1.60
## 153 68.9 15 NA 24.10 21.10 1.60
## 154 68.9 15 NA 36.70 28.00 6.80
## 155 230.9 4 0.009 NA NA NA
## 156 280.1 4 1.200 NA NA NA
## 157 270.0 4 1.900 NA NA NA
## 158 274.1 4 1.600 40.90 15.30 NA
## 159 277.0 5 29.100 26.00 18.50 NA
## 160 279.0 4 58.400 31.50 1.50 NA
## 161 231.6 4 11.500 68.40 0.00 NA
## 162 228.0 4 6.700 12.40 0.30 NA
## 163 212.5 4 NA 6.80 0.40 NA
## 164 240.9 4 NA 80.90 2.50 NA
## 165 205.8 4 NA 60.50 6.60 NA
## 166 189.7 4 NA 4.20 0.80 NA
## 167 144.4 49 13.100 31.90 NA NA
## 168 149.0 48 9893.000 10.30 5.70 NA
## 169 142.7 48 11153.000 9.90 5.30 NA
## 170 138.4 48 11262.000 9.70 5.40 NA
## 171 132.7 45 13028.000 21.00 13.60 NA
## 172 133.4 45 25746.000 15.00 7.80 NA
## 173 129.1 42 37933.000 16.60 10.60 NA
## 174 129.9 42 35603.000 36.30 5.50 NA
## 175 124.2 42 42293.100 22.90 6.60 NA
## 176 122.2 41 42237.100 11.70 6.70 NA
## 177 123.9 35 NA 10.50 3.50 NA
## 178 118.3 38 NA 12.90 6.90 NA
## 179 118.0 37 NA 13.10 7.00 NA
## 180 117.5 39 NA 16.50 8.20 NA
## 181 112.3 40 NA 21.10 10.50 NA
## 182 124.5 39 NA 22.70 11.30 NA
## 183 122.0 39 NA 18.10 9.00 NA
## 184 114.4 42 NA 26.70 12.40 11.30
## 185 111.6 38 NA 29.00 13.60 13.50
## 186 109.1 39 NA 28.30 12.00 12.80
## 187 122.6 36 NA 22.50 11.10 9.60
## 188 120.1 36 NA 27.60 14.00 10.40
## 189 99.2 38 NA 20.70 13.10 6.40
## 190 98.2 40 NA 32.40 23.90 7.40
## 191 96.7 41 NA 37.60 22.00 13.80
## 192 96.4 41 NA 20.70 14.10 5.70
## 193 114.5 10 5581.500 5.40 0.00 NA
## 194 115.3 10 6841.100 1.80 0.20 NA
## 195 111.7 10 8318.500 3.80 0.00 NA
## 196 110.7 10 7363.900 3.70 0.00 NA
## 197 111.5 10 NA 0.90 0.00 NA
## 198 108.4 10 NA NA 0.00 NA
## 199 159.1 9 NA 0.90 0.00 NA
## 200 145.4 8 NA 0.05 0.00 NA
## 201 133.6 8 NA 21.60 3.20 NA
## 202 131.2 8 NA 20.70 2.40 NA
## 203 131.2 5 NA 5.40 0.50 NA
## 204 133.9 6 NA 13.10 2.80 9.80
## 205 131.8 6 NA 12.40 3.70 5.70
## 206 132.9 5 NA 10.30 2.40 6.10
## 207 84.2 5 NA 5.90 0.80 4.10
## 208 77.3 4 NA 12.20 8.20 3.60
## 209 122.2 2 NA 33.10 18.10 14.40
## 210 121.3 2 NA 7.00 2.20 3.90
## 211 118.6 2 NA 10.60 3.40 4.50
## 212 120.3 2 NA 7.60 1.10 5.00
## 213 89.6 14 1763.200 47.30 4.30 NA
## 214 76.5 14 1988.800 67.60 1.60 NA
## 215 75.0 14 1774.800 30.40 1.10 NA
## 216 78.8 14 1174.300 11.50 0.50 NA
## 217 82.7 14 NA 42.40 0.00 NA
## 218 73.4 14 NA 58.10 16.90 NA
## 219 92.8 7 123090.800 NA 0.00 NA
## 220 92.7 7 106063.500 0.10 0.10 NA
## 221 91.6 7 92945.400 NA 0.00 NA
## 222 96.4 7 109849.000 NA 0.00 NA
## 223 97.0 7 NA NA 0.00 NA
## 224 96.3 7 NA NA 0.00 NA
## 225 90.1 7 NA 0.00 0.00 NA
## 226 91.2 8 NA 0.00 0.00 NA
## 227 83.5 7 NA 0.00 0.00 NA
## 228 82.3 7 NA 1.50 0.00 NA
## 229 93.4 9 NA 3.00 0.00 NA
## 230 83.9 8 NA 0.60 0.00 0.30
## 231 81.1 8 NA 1.30 0.40 0.30
## 232 80.7 8 NA 0.90 0.10 0.20
## 233 79.8 8 NA 0.70 0.10 0.10
## 234 75.5 7 NA 1.60 0.20 0.03
## 235 73.2 8 NA 2.10 1.20 0.10
## 236 69.5 8 NA 4.00 2.80 0.40
## 237 68.8 6 NA 8.30 3.40 3.90
## 238 67.1 6 NA 5.60 2.70 1.80
## 239 152.6 35 2.100 95.00 95.00 NA
## 240 157.5 42 2.400 49.00 48.00 NA
## 241 151.9 42 4497.000 14.00 9.00 NA
## 242 144.7 42 5772.000 9.00 6.00 NA
## 243 142.6 40 5787.000 11.00 9.00 NA
## 244 139.8 42 7987.000 29.00 13.20 NA
## 245 137.8 42 15811.000 23.40 9.00 NA
## 246 139.7 40 16668.000 30.00 17.70 NA
## 247 136.6 42 14615.700 30.10 22.30 NA
## 248 132.8 38 17005.000 28.80 12.50 NA
## 249 135.3 39 20041.500 29.10 15.20 NA
## 250 133.7 39 NA 30.50 18.20 NA
## 251 133.5 38 NA 28.70 18.60 NA
## 252 135.4 35 NA 28.10 23.90 NA
## 253 131.6 33 NA 31.40 26.20 NA
## 254 134.5 33 NA 40.90 30.50 NA
## 255 127.8 34 NA 75.60 69.70 NA
## 256 130.5 34 NA 77.00 70.00 NA
## 257 149.6 35 NA 73.40 59.80 13.40
## 258 149.8 34 NA 47.60 28.30 13.10
## 259 150.5 37 NA 44.30 32.90 9.00
## 260 149.7 38 NA 36.40 28.20 6.70
## 261 147.7 35 NA 32.20 23.00 6.10
## 262 147.2 35 NA 32.20 28.10 3.30
## 263 146.8 34 NA 38.20 26.20 11.30
## 264 146.2 34 NA 30.10 24.00 5.70
## 265 147.4 36 NA 27.70 17.50 9.10
## 266 64.0 10 1744.700 19.50 4.60 NA
## 267 58.4 10 2266.400 10.20 2.30 NA
## 268 60.4 9 2314.500 15.70 2.00 NA
## 269 58.6 9 2172.500 3.80 0.10 NA
## 270 53.6 9 NA 7.90 5.10 NA
## 271 53.6 8 NA 16.00 10.90 NA
## 272 53.4 7 NA 12.00 4.70 NA
## 273 52.9 6 NA 26.40 18.80 NA
## 274 50.7 6 NA 10.60 3.50 NA
## 275 51.0 6 NA 80.10 76.50 NA
## 276 51.5 6 NA 53.20 50.70 NA
## 277 119.7 4 NA 55.30 52.30 2.20
## 278 119.4 4 NA 10.10 2.10 5.00
## 279 113.9 4 NA 39.50 15.70 16.60
## 280 79.8 4 NA 14.10 4.60 4.70
## 281 81.3 4 NA 5.50 0.20 3.40
## 282 77.7 4 NA 5.50 0.30 2.90
## 283 76.3 4 NA 45.20 0.30 39.80
## 284 76.5 4 NA 17.30 0.30 14.20
## 285 77.0 4 NA 21.30 1.60 14.40
## 286 94.0 10 4287.000 3.90 2.80 NA
## 287 91.5 10 6056.100 5.30 4.10 NA
## 288 89.5 10 4891.300 7.60 3.30 NA
## 289 92.0 10 5206.800 8.60 2.00 NA
## 290 88.4 10 NA 9.60 2.90 NA
## 291 87.7 10 NA 2.90 1.20 NA
## 292 85.8 7 NA 9.60 1.90 NA
## 293 85.0 7 NA 15.50 6.80 NA
## 294 61.5 7 NA 2.60 1.40 NA
## 295 85.3 9 NA 1.20 1.10 NA
## 296 87.0 9 NA 2.20 1.20 NA
## 297 67.5 3 NA 7.70 1.20 2.00
## 298 63.2 3 NA 3.40 1.40 0.00
## 299 60.6 3 NA 4.60 2.50 0.80
## 300 57.3 3 NA 5.20 2.70 0.60
## 301 60.0 3 NA 14.60 13.50 0.30
## 302 59.7 3 NA 3.90 3.20 0.30
## 303 57.7 3 NA 3.80 3.10 0.10
## 304 58.5 3 NA 4.10 2.90 0.20
## 305 58.6 3 NA 4.60 2.90 1.30
## 306 141.1 10 1891.000 20.10 4.50 NA
## 307 134.9 10 2300.400 13.70 9.50 NA
## 308 122.2 10 3694.200 11.70 1.80 NA
## 309 116.5 9 4369.900 20.00 4.80 NA
## 310 114.4 9 NA 23.00 10.40 NA
## 311 113.7 9 NA 31.40 3.60 NA
## 312 128.8 11 NA 41.00 22.90 NA
## 313 125.5 10 NA 36.70 15.60 NA
## 314 122.8 10 NA 38.60 21.10 NA
## 315 120.7 10 NA 50.20 26.80 NA
## 316 115.1 9 NA 30.80 12.40 NA
## 317 150.7 6 NA 27.10 6.80 3.60
## 318 145.0 6 NA 31.10 25.50 2.50
## 319 142.1 6 NA 33.20 27.40 3.50
## 320 140.8 6 NA 80.70 78.50 0.70
## 321 141.1 6 NA 40.40 29.80 2.50
## 322 138.1 6 NA 50.00 37.50 6.20
## 323 135.2 6 NA 13.20 6.80 2.00
## 324 134.8 6 NA 28.90 15.60 10.40
## 325 129.1 6 NA 47.20 22.10 13.50
## 326 218.2 14 0.839 NA NA NA
## 327 220.3 14 1.200 NA NA NA
## 328 208.5 16 630.300 28.00 17.30 NA
## 329 207.1 16 670.900 16.00 7.00 NA
## 330 207.7 16 657.700 25.70 13.90 NA
## 331 206.5 16 913.500 19.40 8.90 NA
## 332 194.2 16 2306.300 21.40 8.10 NA
## 333 197.2 16 3022.600 13.90 6.90 NA
## 334 189.2 16 4138.700 15.40 6.70 NA
## 335 188.9 16 5429.600 18.20 6.98 NA
## 336 188.1 16 6151.700 13.97 3.30 NA
## 337 177.0 13 NA 12.50 4.30 NA
## 338 167.0 13 NA 20.10 6.80 NA
## 339 203.4 15 NA 24.00 10.10 NA
## 340 192.5 15 NA 28.40 10.80 NA
## 341 199.2 16 NA 22.90 7.10 NA
## 342 192.5 16 NA 23.10 11.50 NA
## 343 191.9 16 NA 24.10 10.80 NA
## 344 161.0 16 NA 38.00 25.60 9.30
## 345 156.8 16 NA 27.10 15.60 9.00
## 346 151.1 16 NA 25.90 11.90 11.50
## 347 153.0 18 NA 28.60 21.00 6.20
## 348 151.6 18 NA 34.40 27.70 5.80
## 349 151.0 19 NA 25.10 19.40 4.80
## 350 187.3 19 NA 34.00 21.60 7.60
## 351 190.8 22 NA 25.20 14.60 9.00
## 352 186.1 22 NA 36.60 18.20 14.40
## 353 69.3 4 NA 10.40 5.90 NA
## 354 91.3 4 NA 50.40 38.50 3.00
## 355 94.5 4 NA 27.00 22.90 3.80
## 356 90.2 4 NA 64.90 48.10 10.90
## 357 90.8 4 NA 51.50 42.40 1.20
## 358 91.0 4 NA 41.50 35.30 1.50
## 359 88.0 4 NA 9.80 7.80 1.00
## 360 87.0 4 NA 57.80 51.50 2.90
## 361 86.3 4 NA 40.50 5.70 1.90
## 362 74.8 4 NA 35.90 26.30 6.20
## 363 79.6 14 421.000 9.40 7.00 NA
## 364 80.0 14 559.900 9.10 6.30 NA
## 365 80.2 14 910.000 27.10 7.60 NA
## 366 65.2 14 1210.800 11.20 1.50 NA
## 367 68.5 7 NA 13.00 8.20 NA
## 368 69.2 7 NA 9.90 5.60 NA
## 369 69.0 7 NA 10.20 5.00 NA
## 370 68.3 7 NA 34.60 29.50 NA
## 371 68.7 7 NA 57.80 33.90 NA
## 372 64.4 7 NA 31.90 23.10 NA
## 373 56.2 7 NA 18.90 10.80 NA
## 374 61.8 5 NA 30.40 18.00 12.00
## 375 59.4 5 NA 50.80 36.20 13.90
## 376 61.1 5 NA 61.90 47.90 11.20
## 377 65.3 5 NA 52.70 48.10 1.90
## 378 62.3 5 NA 43.00 36.30 5.20
## 379 62.0 5 NA 85.90 73.40 10.40
## 380 62.6 5 NA 76.80 68.10 5.00
## 381 61.6 5 NA 49.10 42.90 4.20
## 382 74.3 5 NA 52.80 49.00 2.80
## 383 61.5 7 7319.900 4.60 0.80 NA
## 384 61.0 7 9208.700 4.10 0.20 NA
## 385 62.7 7 9029.500 10.00 0.01 NA
## 386 65.3 5 11969.500 16.20 0.70 NA
## 387 68.4 6 NA 7.30 2.50 NA
## 388 64.6 6 NA 5.50 0.10 NA
## 389 65.4 5 NA 1.70 0.10 NA
## 390 65.8 5 NA 9.00 4.80 NA
## 391 67.0 6 NA 5.50 0.30 NA
## 392 68.0 6 NA 1.90 0.40 NA
## 393 64.3 6 NA 1.30 0.10 NA
## 394 73.2 3 NA 5.20 0.70 0.60
## 395 74.2 3 NA 7.50 4.80 1.90
## 396 74.2 3 NA 10.20 6.70 3.30
## 397 73.1 4 NA 3.10 2.10 0.50
## 398 72.8 4 NA 1.20 0.80 0.10
## 399 72.4 4 NA 1.30 1.00 0.20
## 400 73.8 4 NA 0.70 0.50 0.10
## 401 74.4 4 NA 2.40 0.70 1.40
## 402 67.1 1 NA 9.90 0.02 9.40
## 403 81.0 9 3760.000 19.00 2.10 NA
## 404 82.0 9 5062.700 25.30 8.50 NA
## 405 91.7 9 6003.400 13.60 6.50 NA
## 406 81.2 9 6335.000 19.00 7.00 NA
## 407 78.8 11 NA 22.80 5.00 NA
## 408 78.7 11 NA 8.20 3.90 NA
## 409 80.7 7 NA 12.20 5.60 NA
## 410 77.0 7 NA 13.90 4.90 NA
## 411 77.3 7 NA 33.40 4.60 NA
## 412 76.6 9 NA 22.20 12.30 NA
## 413 75.2 7 NA 27.10 12.00 NA
## 414 79.7 5 NA 49.40 19.90 28.30
## 415 96.3 5 NA 41.30 36.70 4.40
## 416 96.0 5 NA 35.70 15.40 17.70
## 417 99.9 9 NA 21.50 11.60 8.40
## 418 99.7 9 NA 21.20 14.00 4.10
## 419 97.7 9 NA 33.70 21.20 10.50
## 420 99.4 9 NA 28.80 17.20 10.30
## 421 97.2 9 NA 5.10 2.00 2.70
## 422 99.4 8 NA 51.80 10.70 40.50
## 423 158.0 34 1.500 57.80 46.20 NA
## 424 151.0 34 1.700 57.80 NA NA
## 425 135.0 33 3291.000 11.30 8.90 NA
## 426 121.0 32 4692.000 22.50 20.20 NA
## 427 120.0 29 5086.000 24.90 20.50 NA
## 428 119.0 28 4549.000 28.60 22.60 NA
## 429 116.0 27 7456.000 21.80 17.30 NA
## 430 118.0 26 9040.000 16.10 11.30 NA
## 431 124.0 26 10277.000 32.60 11.30 NA
## 432 128.0 26 12314.000 24.10 7.70 NA
## 433 122.9 26 16588.000 10.30 7.10 NA
## 434 124.9 26 NA 17.10 6.20 NA
## 435 126.7 26 NA 12.30 5.70 NA
## 436 126.4 26 NA 13.50 6.50 NA
## 437 123.9 26 NA 17.30 5.00 NA
## 438 118.1 25 NA 30.90 14.80 NA
## 439 116.6 23 NA 23.50 15.30 NA
## 440 118.3 23 NA 13.10 7.80 NA
## 441 124.7 24 NA 17.90 12.60 4.30
## 442 124.0 25 NA 12.90 7.10 4.80
## 443 119.3 24 NA 23.10 16.80 4.20
## 444 117.6 23 NA 22.40 13.90 5.30
## 445 110.8 24 NA 17.40 12.30 3.70
## 446 108.9 26 NA 25.20 19.10 5.40
## 447 108.3 27 NA 21.60 15.90 4.30
## 448 106.2 26 NA 23.80 18.90 3.30
## 449 105.5 27 NA 26.70 20.90 5.00
## 450 110.9 14 35171.000 2.30 1.90 NA
## 451 112.0 14 37990.000 3.80 1.50 NA
## 452 110.2 13 39278.000 6.20 1.10 NA
## 453 108.5 13 43125.000 9.10 2.80 NA
## 454 109.1 13 NA 6.20 1.90 NA
## 455 105.7 13 NA 7.80 1.00 NA
## 456 104.0 13 NA 7.20 1.80 NA
## 457 103.7 13 NA 6.80 1.70 NA
## 458 101.5 14 NA 6.90 3.70 NA
## 459 100.9 14 NA 7.90 4.20 NA
## 460 105.6 14 NA 6.70 4.00 NA
## 461 113.2 15 NA 11.90 6.10 2.50
## 462 111.4 15 NA 20.30 10.20 7.50
## 463 110.7 14 NA 11.40 6.60 3.20
## 464 94.3 14 NA 10.50 5.80 2.30
## 465 96.1 14 NA 6.70 3.50 1.90
## 466 94.0 13 NA 18.80 10.90 5.40
## 467 95.1 13 NA 17.40 8.00 5.60
## 468 107.5 14 NA 20.50 11.80 7.10
## 469 99.7 14 NA 8.40 3.70 3.70
## 470 209.9 16 0.389 22.00 NA NA
## 471 201.4 16 0.375 27.20 NA NA
## 472 220.7 16 443.100 22.60 NA NA
## 473 220.2 16 649.500 30.40 15.80 NA
## 474 217.7 16 721.100 26.00 13.20 NA
## 475 214.7 16 700.700 17.50 10.00 NA
## 476 210.8 15 1020.800 19.90 6.60 NA
## 477 210.9 15 1263.400 17.30 8.10 NA
## 478 214.4 15 1981.000 23.30 13.90 NA
## 479 212.9 15 2221.300 25.20 12.90 NA
## 480 212.2 15 3015.600 27.40 9.90 NA
## 481 213.9 15 NA 14.40 9.90 NA
## 482 217.4 15 NA 18.10 4.50 NA
## 483 220.5 15 NA 14.50 8.80 NA
## 484 215.0 15 NA 23.60 13.10 NA
## 485 216.0 15 NA 25.70 15.50 NA
## 486 214.0 14 NA 36.10 24.20 NA
## 487 193.2 15 NA 23.80 12.10 NA
## 488 188.0 15 NA 21.20 7.60 11.30
## 489 181.8 14 NA 21.70 15.40 4.60
## 490 179.2 12 NA 33.70 23.70 6.20
## 491 200.4 13 NA 35.20 26.90 6.70
## 492 200.6 13 NA 31.50 26.90 4.00
## 493 182.5 11 NA 36.00 31.50 3.80
## 494 179.8 11 NA 18.70 14.80 1.80
## 495 198.1 13 NA 20.20 15.90 1.70
## 496 190.2 13 NA 23.40 15.00 7.30
## 497 189.5 23 0.982 NA NA NA
## 498 190.4 25 1.300 NA NA NA
## 499 200.7 26 2123.500 17.70 5.40 NA
## 500 185.8 26 3197.600 23.10 18.50 NA
## 501 187.0 26 3631.600 18.00 7.50 NA
## 502 182.6 26 3971.500 17.40 3.60 NA
## 503 184.4 26 7375.200 18.30 13.00 NA
## 504 182.8 26 10960.000 10.00 6.80 NA
## 505 183.0 25 12669.900 41.60 24.10 NA
## 506 178.3 26 14187.500 22.50 14.60 NA
## 507 190.1 26 15783.300 21.30 10.80 NA
## 508 194.0 26 NA 18.50 11.30 NA
## 509 192.7 27 NA 26.30 14.30 NA
## 510 149.0 25 NA 28.60 16.50 NA
## 511 140.5 23 NA 32.20 17.90 NA
## 512 141.3 22 NA 39.40 17.30 NA
## 513 142.2 21 NA 44.60 31.10 NA
## 514 138.8 20 NA 58.90 29.90 NA
## 515 128.4 19 NA 32.90 11.80 20.70
## 516 135.0 19 NA 38.00 28.50 8.40
## 517 133.9 19 NA 46.90 31.70 14.30
## 518 128.7 19 NA 34.60 23.00 10.40
## 519 127.0 19 NA 37.50 24.40 12.50
## 520 120.8 18 NA 32.80 13.90 18.30
## 521 120.1 18 NA 45.80 18.00 27.20
## 522 117.4 18 NA 30.80 9.00 21.10
## 523 111.3 18 NA 32.80 18.70 13.30
## 524 71.2 7 NA 19.00 15.10 NA
## 525 71.5 7 NA 21.40 11.70 NA
## 526 70.6 5 NA 22.90 15.30 NA
## 527 104.4 6 NA 17.20 12.00 NA
## 528 108.4 6 NA 25.80 19.40 NA
## 529 109.6 6 NA 20.00 13.60 NA
## 530 102.6 6 NA 21.90 13.00 NA
## 531 100.3 7 NA 39.70 26.40 NA
## 532 89.9 6 NA 38.90 14.30 NA
## 533 92.4 6 NA 49.10 37.70 NA
## 534 90.6 6 NA 50.40 40.10 NA
## 535 95.2 7 NA 61.40 49.70 1.30
## 536 97.6 7 NA 31.60 28.40 2.00
## 537 93.6 7 NA 51.90 43.60 2.60
## 538 90.8 7 NA 52.20 44.60 1.00
## 539 89.9 7 NA 49.90 NA 8.90
## 540 83.2 7 NA 49.70 NA 6.10
## 541 79.0 7 NA 66.70 NA 2.80
## 542 78.1 7 NA NA NA 1.10
## 543 72.7 7 NA NA NA 4.80
## 544 144.4 3 0.026 NA NA NA
## 545 171.2 2 0.026 NA NA NA
## 546 162.0 2 53.700 49.30 20.20 NA
## 547 165.1 2 80.400 50.10 20.50 NA
## 548 167.6 2 70.600 56.50 32.00 NA
## 549 168.6 2 74.800 48.20 19.20 NA
## 550 157.9 2 77.500 20.40 1.40 NA
## 551 162.6 2 115.900 3.90 0.20 NA
## 552 162.0 2 185.500 2.40 0.03 NA
## 553 157.6 2 348.600 5.30 1.20 NA
## 554 158.8 2 387.400 4.40 1.20 NA
## 555 156.5 2 NA 2.70 1.60 NA
## 556 163.5 2 NA 3.90 0.70 NA
## 557 162.9 2 NA 1.90 0.10 NA
## 558 161.9 2 NA 2.10 0.10 NA
## 559 160.8 2 NA 2.70 0.20 NA
## 560 159.7 2 NA 9.60 0.20 NA
## 561 191.2 2 NA 11.90 0.10 NA
## 562 185.5 2 NA 4.10 0.10 4.10
## 563 181.1 2 NA 5.80 0.10 5.70
## 564 179.6 2 NA 6.20 0.50 5.70
## 565 173.4 2 NA 4.10 0.10 3.90
## 566 163.0 2 NA 2.50 0.00 2.40
## 567 168.7 2 NA 5.00 0.90 4.00
## 568 165.1 2 NA 13.20 4.40 8.30
## 569 130.9 2 NA 14.90 3.80 10.70
## 570 123.3 2 NA 13.90 8.20 5.30
## 571 184.0 31 1.400 NA NA NA
## 572 206.3 33 1.500 NA NA NA
## 573 192.0 32 1759.000 19.90 12.80 NA
## 574 189.9 32 2101.000 12.60 7.90 NA
## 575 189.7 32 2421.000 12.80 4.70 NA
## 576 187.7 29 2426.000 6.40 3.80 NA
## 577 189.1 28 3895.000 5.30 2.70 NA
## 578 189.0 27 4869.000 7.90 5.80 NA
## 579 187.7 27 5723.000 7.80 5.20 NA
## 580 186.3 27 7119.000 13.30 7.90 NA
## 581 174.6 27 8426.000 14.80 10.30 NA
## 582 173.1 27 NA 17.30 11.30 NA
## 583 167.2 25 NA 30.90 20.60 NA
## 584 164.7 26 NA 41.00 24.00 NA
## 585 163.2 26 NA 55.20 38.80 NA
## 586 162.6 24 NA 30.10 23.40 NA
## 587 160.9 24 NA 14.80 10.20 NA
## 588 155.4 24 NA 12.10 7.90 NA
## 589 149.8 25 NA 11.20 7.40 3.30
## 590 151.2 26 NA 5.70 2.80 2.80
## 591 145.4 23 NA 7.00 4.10 2.70
## 592 140.2 24 NA 3.90 2.00 1.60
## 593 138.8 23 NA 7.50 6.20 1.00
## 594 137.4 23 NA 2.80 2.20 0.40
## 595 131.1 20 NA 1.50 0.80 0.50
## 596 131.1 19 NA 3.40 1.80 1.20
## 597 128.1 19 NA 5.80 2.70 2.50
## 598 188.0 16 0.979 93.40 NA NA
## 599 200.0 17 1.300 95.40 NA NA
## 600 181.1 16 1476.000 21.90 NA NA
## 601 179.3 16 1995.000 11.80 4.30 NA
## 602 182.7 16 2221.000 15.20 4.50 NA
## 603 180.5 16 2918.000 17.60 1.80 NA
## 604 181.3 16 4957.000 18.50 1.70 NA
## 605 180.1 16 6534.000 32.00 8.60 NA
## 606 181.2 16 8902.000 21.50 8.70 NA
## 607 172.5 16 10427.000 15.10 2.60 NA
## 608 176.6 16 14107.000 10.50 2.10 NA
## 609 174.1 16 NA 21.00 1.90 NA
## 610 172.0 15 NA 22.00 3.00 NA
## 611 168.4 15 NA 26.10 6.00 NA
## 612 150.6 15 NA 22.80 7.00 NA
## 613 143.0 15 NA 25.60 6.30 NA
## 614 143.4 15 NA 33.40 13.60 NA
## 615 145.4 15 NA 28.40 10.60 NA
## 616 142.1 15 NA 26.60 13.10 10.20
## 617 144.0 15 NA 16.40 8.30 6.10
## 618 141.7 15 NA 15.10 8.40 3.80
## 619 139.6 15 NA 16.30 9.60 3.60
## 620 138.6 14 NA 18.30 7.70 6.90
## 621 142.6 14 NA 15.50 7.00 4.90
## 622 142.8 14 NA 15.70 4.80 6.40
## 623 147.4 14 NA 16.20 7.80 6.40
## 624 142.7 14 NA 25.70 13.60 11.20
## 625 111.5 7 14843.800 3.30 0.10 NA
## 626 92.0 7 16431.400 1.00 0.00 NA
## 627 109.2 6 21520.900 12.60 0.30 NA
## 628 109.3 6 28280.300 16.20 0.40 NA
## 629 109.2 6 NA 4.20 0.10 NA
## 630 109.3 6 NA 5.80 0.60 NA
## 631 109.8 5 NA 5.60 0.50 NA
## 632 78.7 5 NA 4.10 0.70 NA
## 633 67.8 5 NA 4.80 1.40 NA
## 634 65.6 5 NA 6.30 1.20 NA
## 635 65.6 5 NA 3.40 0.50 NA
## 636 65.7 5 NA 12.60 0.70 8.30
## 637 63.9 5 NA NA NA NA
## 638 74.5 6 NA NA NA NA
## 639 73.2 6 NA NA NA NA
## 640 63.5 6 NA NA NA NA
## 641 57.7 6 NA NA NA NA
## 642 57.7 6 NA NA NA NA
## 643 51.5 6 NA NA NA NA
## 644 50.5 6 NA NA NA NA
## 645 153.8 24 2.100 85.10 85.10 NA
## 646 157.8 29 2.600 89.70 89.70 NA
## 647 150.0 28 2009.000 30.80 NA NA
## 648 150.8 27 2729.000 15.80 NA NA
## 649 146.8 25 3220.000 19.20 NA NA
## 650 147.2 25 3253.000 12.10 5.20 NA
## 651 152.3 25 4939.000 9.00 3.90 NA
## 652 154.3 25 7614.000 11.20 6.70 NA
## 653 155.8 25 9593.000 14.40 7.40 NA
## 654 156.9 25 10642.000 17.00 5.40 NA
## 655 161.2 26 12850.900 13.40 4.90 NA
## 656 165.0 25 NA 12.50 4.10 NA
## 657 163.9 24 NA 10.10 3.80 NA
## 658 166.8 23 NA 15.20 7.30 NA
## 659 164.6 22 NA 18.90 9.10 NA
## 660 150.0 21 NA 23.10 11.30 NA
## 661 147.9 21 NA 19.10 8.80 NA
## 662 141.1 22 NA 17.30 13.30 NA
## 663 140.3 22 NA 12.20 8.50 3.30
## 664 146.8 22 NA 15.00 8.10 6.40
## 665 142.8 21 NA 14.40 7.70 6.10
## 666 138.3 20 NA 9.60 6.70 2.50
## 667 130.2 20 NA 30.80 26.40 3.90
## 668 132.8 20 NA 15.40 9.20 5.40
## 669 133.6 19 NA 19.50 4.70 13.60
## 670 131.9 19 NA 26.20 6.70 17.60
## 671 131.6 19 NA 32.30 14.10 14.90
## 672 235.3 NA 1.300 NA NA NA
## 673 187.9 NA 1.400 NA NA NA
## 674 179.8 21 3023.000 7.60 3.70 NA
## 675 178.7 21 3948.000 7.30 4.40 NA
## 676 179.6 22 4725.000 7.70 5.00 NA
## 677 175.9 20 4816.000 18.90 13.80 NA
## 678 175.9 20 7749.000 20.00 16.30 NA
## 679 174.2 20 11187.000 35.00 19.00 NA
## 680 174.9 21 12519.000 34.20 19.80 NA
## 681 178.4 21 15090.800 25.70 16.50 NA
## 682 179.7 21 19582.100 21.50 12.60 NA
## 683 172.1 20 NA 17.60 11.10 NA
## 684 151.8 20 NA 10.60 6.80 NA
## 685 159.0 20 NA 23.50 15.50 NA
## 686 150.5 20 NA 27.90 20.50 NA
## 687 138.1 20 NA 23.90 12.90 NA
## 688 136.5 20 NA 27.60 17.70 NA
## 689 134.7 18 NA 26.50 14.70 NA
## 690 153.3 23 NA 25.40 15.50 7.90
## 691 153.8 23 NA 28.30 18.70 7.30
## 692 156.1 24 NA 14.10 8.40 4.20
## 693 151.7 24 NA 15.70 11.10 2.60
## 694 154.2 21 NA 20.20 13.00 4.50
## 695 148.4 21 NA 29.30 15.30 12.80
## 696 146.5 21 NA 27.80 18.40 8.00
## 697 144.0 21 NA 25.40 13.20 11.10
## 698 143.6 21 NA 33.10 25.60 6.50
## 699 NA NA 3090.000 7.60 1.30 NA
## 700 NA NA 5399.000 21.00 7.60 NA
## 701 109.5 5 6596.500 7.40 0.80 NA
## 702 97.5 4 8686.200 9.60 1.90 NA
## 703 94.9 4 NA 9.20 3.90 NA
## 704 93.5 4 NA 7.80 3.70 NA
## 705 91.4 4 NA 15.80 8.50 NA
## 706 86.5 4 NA 9.60 2.00 NA
## 707 69.8 4 NA 7.80 4.90 NA
## 708 69.8 4 NA 27.20 20.70 NA
## 709 69.2 4 NA 18.10 14.40 NA
## 710 70.3 4 NA 17.20 15.30 1.10
## 711 71.0 4 NA 20.50 14.90 3.00
## 712 69.6 4 NA 14.30 5.90 6.70
## 713 66.4 3 NA 12.10 5.40 4.10
## 714 69.9 5 NA 9.00 4.30 2.50
## 715 69.5 5 NA 2.80 1.60 0.70
## 716 68.5 5 NA 4.30 0.50 0.90
## 717 70.5 5 NA 3.40 1.40 1.30
## 718 75.7 5 NA 25.20 21.70 1.60
## 719 NA NA 2485.000 12.30 3.00 NA
## 720 NA NA 3411.000 15.70 3.50 NA
## 721 110.7 8 3152.800 28.40 11.80 NA
## 722 111.9 8 4329.600 36.90 9.70 NA
## 723 108.3 8 NA 25.10 4.90 NA
## 724 107.9 8 NA 19.50 4.90 NA
## 725 99.7 8 NA 37.10 16.70 NA
## 726 87.5 7 NA 41.40 10.60 NA
## 727 84.8 7 NA 26.40 4.20 NA
## 728 79.0 6 NA 8.50 3.40 NA
## 729 76.4 7 NA 40.50 13.70 NA
## 730 72.2 7 NA 13.00 2.50 6.40
## 731 74.9 7 NA 17.40 13.20 3.00
## 732 75.9 7 NA 21.20 16.20 1.80
## 733 75.4 6 NA 21.10 11.20 4.20
## 734 74.4 6 NA 8.30 4.70 1.50
## 735 75.4 6 NA 14.10 4.80 4.70
## 736 73.3 6 NA 7.60 1.70 4.30
## 737 72.8 6 NA 10.10 6.70 1.00
## 738 72.4 6 NA 2.40 1.00 1.10
## 739 153.7 42 4.600 NA NA NA
## 740 149.8 42 4.700 NA NA NA
## 741 145.9 42 7369.700 18.00 5.00 NA
## 742 143.0 42 9991.100 16.00 8.00 NA
## 743 151.0 48 10081.900 30.00 17.00 NA
## 744 127.0 48 10002.500 18.00 9.00 NA
## 745 142.3 49 18320.800 15.00 6.00 NA
## 746 141.3 49 28883.400 10.70 2.90 NA
## 747 143.9 49 37298.400 8.80 4.50 NA
## 748 141.6 51 44630.900 9.50 6.10 NA
## 749 131.7 46 47079.000 10.00 6.00 NA
## 750 129.5 46 NA 8.10 5.10 NA
## 751 130.8 45 NA 16.40 10.60 NA
## 752 134.0 46 NA 20.20 11.90 NA
## 753 134.7 46 NA 20.70 12.80 NA
## 754 134.5 46 NA 29.90 20.20 NA
## 755 147.5 48 NA 29.90 19.70 NA
## 756 142.2 48 NA 19.80 9.80 NA
## 757 139.4 53 NA 14.50 9.40 4.00
## 758 135.7 54 NA 12.70 8.10 3.70
## 759 126.6 54 NA 13.00 7.30 4.80
## 760 117.5 54 NA 8.40 6.40 1.00
## 761 119.8 48 NA 8.60 6.50 1.70
## 762 117.9 41 NA 18.80 15.80 2.40
## 763 118.3 41 NA 27.40 22.20 5.00
## 764 118.4 40 NA 20.30 14.30 4.70
## 765 118.8 39 NA 22.00 16.60 5.00
## 766 104.8 14 12877.300 9.20 1.00 NA
## 767 111.6 12 17902.800 2.60 0.40 NA
## 768 113.8 14 20551.600 5.00 0.90 NA
## 769 93.3 11 30330.000 7.20 1.80 NA
## 770 96.3 12 NA 4.20 1.00 NA
## 771 96.4 12 NA 7.80 2.00 NA
## 772 91.1 12 NA 7.80 2.30 NA
## 773 91.2 12 NA 12.90 3.40 NA
## 774 88.0 11 NA 6.60 1.60 NA
## 775 89.1 11 NA 13.00 2.50 NA
## 776 84.9 11 NA 11.70 4.00 NA
## 777 84.5 13 NA 4.60 2.10 1.40
## 778 81.3 12 NA 5.90 3.40 1.30
## 779 79.1 10 NA 11.10 9.60 0.80
## 780 67.9 10 NA 5.90 4.60 1.00
## 781 70.5 8 NA 12.60 9.60 1.00
## 782 68.3 8 NA 9.20 8.50 0.40
## 783 65.3 8 NA 4.00 3.00 0.50
## 784 64.8 8 NA 7.90 6.50 0.80
## 785 64.6 8 NA 6.00 3.00 2.00
## 786 148.7 7 1541.400 12.30 4.40 NA
## 787 153.6 8 2206.200 4.20 0.00 NA
## 788 155.6 7 2908.900 4.10 0.50 NA
## 789 150.1 7 3062.100 9.00 1.90 NA
## 790 159.2 8 NA 5.20 3.50 NA
## 791 151.4 7 NA 2.90 1.70 NA
## 792 150.1 7 NA 32.80 8.00 NA
## 793 157.3 8 NA 28.60 10.00 NA
## 794 140.1 7 NA 13.60 2.50 NA
## 795 129.2 8 NA 62.00 53.80 NA
## 796 104.8 7 NA 21.10 4.40 NA
## 797 92.7 8 NA 10.90 3.70 4.30
## 798 102.6 8 NA 21.60 8.10 8.70
## 799 82.7 6 NA 22.00 2.50 11.60
## 800 91.4 5 NA 19.80 4.70 10.70
## 801 108.5 4 NA 15.30 5.30 5.40
## 802 106.7 4 NA 10.40 3.90 2.90
## 803 108.5 4 NA 7.00 2.60 1.10
## 804 109.2 4 NA 36.90 29.30 3.80
## 805 103.0 4 NA 23.70 16.40 5.80
## 806 237.5 18 0.900 NA NA NA
## 807 220.7 18 0.900 27.20 NA NA
## 808 218.0 18 1886.000 21.20 8.30 NA
## 809 212.8 20 3572.000 12.70 5.70 NA
## 810 206.8 21 3792.000 18.80 9.10 NA
## 811 200.0 16 2911.000 20.80 12.90 NA
## 812 189.0 16 3831.000 21.10 10.20 NA
## 813 194.0 17 6587.000 30.30 5.80 NA
## 814 194.0 17 7992.000 17.60 8.30 NA
## 815 194.0 19 9421.000 14.20 8.20 NA
## 816 194.0 17 11362.000 5.10 2.90 NA
## 817 197.0 17 NA 34.70 32.70 NA
## 818 193.0 17 NA 28.70 26.10 NA
## 819 199.0 17 NA 8.50 3.10 NA
## 820 196.9 16 NA 13.10 5.50 NA
## 821 194.2 17 NA 21.70 3.80 NA
## 822 183.8 16 NA 14.10 2.90 NA
## 823 166.5 16 NA 16.10 8.20 NA
## 824 164.3 16 NA 12.90 5.60 7.00
## 825 161.3 16 NA 31.30 25.10 5.90
## 826 158.8 16 NA 15.50 3.20 12.20
## 827 145.4 16 NA 32.80 23.50 7.10
## 828 163.5 18 NA 44.10 30.00 9.80
## 829 145.9 17 NA 58.90 48.90 7.30
## 830 137.5 17 NA 19.70 13.50 5.00
## 831 138.4 15 NA 27.40 18.10 7.00
## 832 139.8 15 NA 17.40 9.90 6.70
## 833 114.0 11 68584.000 14.40 0.90 NA
## 834 115.0 12 64003.000 7.30 0.80 NA
## 835 109.0 11 75779.000 2.50 0.50 NA
## 836 112.0 11 103175.000 2.90 0.60 NA
## 837 111.0 11 NA 2.20 0.30 NA
## 838 110.0 10 NA 6.50 0.40 NA
## 839 107.0 9 NA 6.20 0.40 NA
## 840 99.9 9 NA 4.90 0.60 NA
## 841 100.1 9 NA 7.00 0.60 NA
## 842 91.3 9 NA 5.00 1.60 NA
## 843 80.1 9 NA 8.80 0.10 NA
## 844 79.6 9 NA 4.80 0.70 1.70
## 845 79.4 9 NA 4.80 0.30 3.70
## 846 77.7 9 NA 1.90 0.20 0.70
## 847 71.4 9 NA 2.90 1.60 0.40
## 848 71.8 9 NA 1.90 1.00 0.30
## 849 65.8 9 NA 2.50 1.50 0.50
## 850 66.3 9 NA 1.90 1.00 0.50
## 851 67.5 9 NA 5.90 3.80 1.20
## 852 68.4 9 NA 4.50 2.30 1.10
## 853 131.3 38 3.700 NA NA NA
## 854 150.5 40 4.600 33.00 NA NA
## 855 141.4 40 5144.000 22.60 NA NA
## 856 140.2 40 6763.000 18.00 10.60 NA
## 857 140.1 40 8352.000 14.20 9.00 NA
## 858 135.7 36 7705.000 26.00 15.50 NA
## 859 134.8 36 11969.700 27.00 15.50 NA
## 860 134.5 36 16915.600 26.30 16.10 NA
## 861 134.3 37 22970.600 19.80 12.90 NA
## 862 131.6 36 29412.200 16.90 8.50 NA
## 863 135.7 38 35113.100 15.50 7.70 NA
## 864 136.4 34 NA 16.70 11.50 NA
## 865 140.9 35 NA 20.80 10.00 NA
## 866 139.2 34 NA 20.40 12.40 NA
## 867 143.8 35 NA 23.90 14.60 NA
## 868 127.8 33 NA 27.60 17.70 NA
## 869 127.3 34 NA 35.40 27.70 NA
## 870 131.3 34 NA 37.50 26.00 NA
## 871 126.8 36 NA 41.20 27.80 10.40
## 872 124.5 37 NA 29.90 19.90 8.70
## 873 121.4 36 NA 23.20 13.60 7.90
## 874 124.1 35 NA 22.50 12.70 8.00
## 875 124.6 36 NA 26.90 19.50 5.60
## 876 121.4 38 NA 17.50 13.20 3.50
## 877 116.4 35 NA 22.60 13.00 8.50
## 878 115.9 37 NA 32.70 19.70 11.70
## 879 113.2 38 NA 37.30 18.10 17.90
## 880 152.1 69 6.700 NA NA NA
## 881 153.9 65 6.800 NA NA NA
## 882 156.7 67 13433.000 17.80 7.80 NA
## 883 155.1 69 13692.000 15.10 4.60 NA
## 884 154.4 70 16477.000 22.60 6.60 NA
## 885 153.2 70 19054.000 9.20 1.90 NA
## 886 153.2 72 34100.000 8.80 2.20 NA
## 887 149.0 70 44119.900 12.50 5.10 NA
## 888 148.6 69 46685.200 19.80 9.60 NA
## 889 142.4 68 54332.000 19.90 12.00 NA
## 890 144.7 71 68874.800 18.70 10.30 NA
## 891 143.8 71 NA 15.40 9.80 NA
## 892 152.3 70 NA 14.00 8.30 NA
## 893 145.9 71 NA 22.30 13.50 NA
## 894 144.4 70 NA 25.60 13.60 NA
## 895 145.4 70 NA 33.50 10.20 NA
## 896 144.4 71 NA 54.80 37.80 NA
## 897 145.7 72 NA 30.80 13.00 NA
## 898 148.9 69 NA 25.20 9.70 12.50
## 899 153.9 71 NA 26.90 12.40 11.90
## 900 150.2 66 NA 16.40 8.60 6.00
## 901 132.5 65 NA 17.80 10.30 5.80
## 902 126.4 68 NA 20.40 14.40 5.00
## 903 120.8 63 NA 25.90 20.10 4.80
## 904 120.2 63 NA 28.90 21.90 6.40
## 905 123.0 65 NA 17.60 10.50 6.60
## 906 118.4 61 NA 19.50 11.90 6.10
## 907 137.8 6 2787.900 3.30 0.00 NA
## 908 138.5 6 3991.900 5.70 2.20 NA
## 909 138.0 6 4837.900 10.50 2.10 NA
## 910 139.4 6 4292.600 12.60 3.20 NA
## 911 117.0 6 NA 10.40 2.30 NA
## 912 107.0 6 NA 22.80 4.90 NA
## 913 143.0 6 NA 15.40 8.70 NA
## 914 126.0 6 NA 16.10 7.20 NA
## 915 128.0 6 NA 17.00 3.80 NA
## 916 104.4 6 NA 17.80 9.70 NA
## 917 103.1 6 NA 38.10 18.10 NA
## 918 103.2 6 NA 22.20 10.20 9.10
## 919 106.7 6 NA 16.40 9.50 3.60
## 920 107.7 5 NA 17.10 9.50 3.70
## 921 90.7 5 NA 11.80 5.50 2.70
## 922 89.6 5 NA 3.80 0.90 1.20
## 923 91.4 5 NA 4.30 1.30 2.10
## 924 89.3 5 NA 3.70 1.20 1.80
## 925 89.5 5 NA 3.20 1.60 1.30
## 926 88.5 5 NA 12.40 5.20 6.30
## 927 90.8 17 10355.200 1.80 0.10 NA
## 928 92.4 17 11611.700 3.90 0.20 NA
## 929 93.0 17 13525.400 2.20 0.10 NA
## 930 98.0 17 15435.900 3.60 1.00 NA
## 931 90.0 17 NA 1.90 0.60 NA
## 932 71.5 17 NA 1.70 0.40 NA
## 933 111.2 18 NA 11.40 3.10 NA
## 934 73.0 12 NA 16.60 4.00 NA
## 935 113.0 18 NA 11.90 3.50 NA
## 936 107.0 18 NA 12.00 5.10 NA
## 937 114.6 18 NA 6.30 4.70 NA
## 938 115.2 18 NA 6.70 5.00 1.10
## 939 120.9 19 NA 10.70 8.10 1.40
## 940 115.2 14 NA 15.50 12.30 1.00
## 941 93.0 14 NA 13.30 11.60 0.70
## 942 82.5 9 NA 20.40 16.90 1.60
## 943 84.5 10 NA 3.70 1.40 1.90
## 944 83.2 11 NA 18.30 15.70 2.00
## 945 83.5 11 NA 13.60 12.10 1.10
## 946 82.6 11 NA 12.80 5.00 3.20
## 947 169.0 26 3.400 NA NA NA
## 948 180.0 29 3.800 NA NA NA
## 949 163.1 28 2825.000 NA NA NA
## 950 167.5 26 3564.000 35.30 27.90 NA
## 951 167.9 25 3677.000 23.50 13.30 NA
## 952 174.6 24 3605.000 46.80 45.30 NA
## 953 175.3 24 5082.000 18.70 15.30 NA
## 954 177.7 24 7312.000 15.00 11.70 NA
## 955 179.6 24 9646.000 25.10 20.90 NA
## 956 177.9 24 10625.500 13.30 7.60 NA
## 957 180.9 24 12223.900 10.90 7.70 NA
## 958 184.2 23 NA 12.40 6.00 NA
## 959 175.1 23 NA 17.70 13.70 NA
## 960 162.8 24 NA 18.50 12.30 NA
## 961 162.2 24 NA 25.40 10.50 NA
## 962 160.2 25 NA 17.40 9.90 NA
## 963 159.0 25 NA 39.30 19.90 NA
## 964 158.1 25 NA 28.60 19.70 NA
## 965 154.5 25 NA 25.00 17.70 4.10
## 966 155.2 25 NA 28.60 19.00 5.90
## 967 153.8 25 NA 23.80 16.80 5.00
## 968 143.8 23 NA 18.10 11.00 4.90
## 969 138.7 24 NA 29.30 22.20 2.50
## 970 133.6 25 NA 16.50 11.80 1.60
## 971 132.6 25 NA 19.10 12.00 5.60
## 972 134.5 26 NA 20.70 10.20 8.80
## 973 133.1 26 NA 24.70 17.80 4.90
## 974 176.4 33 1.500 NA NA NA
## 975 197.5 34 1.500 NA NA NA
## 976 190.4 33 2414.000 NA NA NA
## 977 206.1 33 3186.000 35.00 13.00 NA
## 978 194.7 31 5233.000 29.00 7.00 NA
## 979 181.4 33 3939.000 30.00 6.00 NA
## 980 174.7 33 18578.000 36.00 10.00 NA
## 981 188.0 31 9939.300 51.00 12.00 NA
## 982 189.1 32 15475.000 44.00 13.00 NA
## 983 214.8 32 20998.000 29.00 5.00 NA
## 984 186.0 32 23249.000 28.00 7.00 NA
## 985 184.0 32 NA 17.00 4.00 NA
## 986 186.0 32 NA 16.00 5.00 NA
## 987 272.0 32 NA 12.00 4.00 NA
## 988 203.0 30 NA 20.00 9.00 NA
## 989 205.0 32 NA 20.60 10.60 NA
## 990 182.6 30 NA 25.70 13.10 NA
## 991 184.1 30 NA 21.40 12.40 NA
## 992 188.9 31 NA 29.80 17.50 7.80
## 993 187.1 32 NA 32.70 18.80 8.30
## 994 215.1 33 NA 21.80 11.70 3.90
## 995 211.7 33 NA 17.40 10.50 4.40
## 996 197.3 32 NA 21.80 12.90 2.80
## 997 200.7 34 NA 47.20 43.10 1.80
## 998 198.8 36 NA 30.70 21.70 1.70
## 999 191.8 35 NA 19.80 15.10 3.10
## 1000 187.6 35 NA 20.70 11.00 5.00
## 1001 125.3 12 8798.400 2.20 0.50 NA
## 1002 128.0 12 9446.600 5.40 1.40 NA
## 1003 122.7 12 10559.000 1.40 0.00 NA
## 1004 126.0 12 13911.000 1.90 0.50 NA
## 1005 126.0 12 NA 3.20 0.70 NA
## 1006 126.2 12 NA 8.40 1.30 NA
## 1007 108.0 7 NA 0.70 0.10 NA
## 1008 109.0 9 NA 4.00 0.50 NA
## 1009 111.0 8 NA 1.30 0.90 NA
## 1010 100.3 8 NA 5.20 1.90 NA
## 1011 99.4 8 NA 0.60 0.40 NA
## 1012 113.7 9 NA 5.60 0.40 NA
## 1013 112.8 9 NA 1.30 1.20 0.00
## 1014 96.4 8 NA 1.10 0.10 0.50
## 1015 91.9 8 NA 1.80 0.20 0.80
## 1016 84.7 8 NA 1.70 0.40 0.40
## 1017 84.4 8 NA 3.10 0.30 0.80
## 1018 82.9 8 NA 14.20 7.10 4.00
## 1019 76.7 8 NA 5.70 0.20 3.00
## 1020 74.3 7 NA 7.70 0.90 4.20
## 1021 89.0 13 19301.200 10.20 6.50 NA
## 1022 88.3 13 21629.000 11.30 7.40 NA
## 1023 84.8 13 20470.000 7.60 7.20 NA
## 1024 90.0 13 23694.000 8.10 6.30 NA
## 1025 82.0 10 NA 7.30 4.20 NA
## 1026 92.0 10 NA 7.60 4.80 NA
## 1027 78.0 8 NA 11.60 3.50 NA
## 1028 79.0 8 NA 6.10 2.20 NA
## 1029 81.0 8 NA 6.80 3.20 NA
## 1030 69.6 8 NA 3.80 2.90 NA
## 1031 71.1 8 NA 2.30 1.40 NA
## 1032 71.2 8 NA 1.60 0.60 0.50
## 1033 68.3 8 NA 1.80 0.70 0.80
## 1034 69.1 8 NA 1.80 0.20 0.70
## 1035 67.7 8 NA 2.00 0.10 0.80
## 1036 67.7 8 NA 1.80 0.50 0.80
## 1037 69.6 8 NA 0.80 0.20 0.30
## 1038 67.2 8 NA 2.30 0.80 1.10
## 1039 64.7 8 NA 1.30 0.20 0.40
## 1040 61.4 7 NA 0.70 0.00 0.20
## 1041 113.7 9 2215.000 1.80 0.80 NA
## 1042 109.8 8 2241.200 0.02 0.00 NA
## 1043 99.0 4 6161.900 11.50 0.00 NA
## 1044 99.3 4 5676.100 9.40 0.00 NA
## 1045 93.0 4 7291.000 4.30 0.00 NA
## 1046 105.0 4 9717.000 1.10 0.00 NA
## 1047 NA NA NA 99.40 99.40 NA
## 1048 NA NA NA 81.90 61.40 NA
## 1049 NA NA NA 99.40 79.50 NA
## 1050 NA NA NA 89.40 79.70 NA
## 1051 NA NA NA 99.90 52.90 NA
## 1052 NA NA NA 86.60 62.80 NA
## 1053 NA NA NA 100.00 53.10 NA
## 1054 NA NA NA 96.30 56.40 NA
## 1055 NA NA NA 97.90 38.80 NA
## 1056 NA NA NA 91.30 50.10 41.20
## 1057 NA NA NA 69.20 65.00 31.30
## 1058 NA NA NA 96.20 66.00 27.90
## 1059 NA NA NA 83.90 55.70 24.50
## 1060 NA NA NA 76.70 47.80 27.20
## 1061 NA NA NA 66.20 1.30 63.90
## 1062 NA NA NA 91.70 63.90 26.40
## 1063 NA 1 NA 79.90 74.10 5.30
## 1064 NA 1 NA 57.40 53.60 3.70
## 1065 NA NA NA NA NA NA
## 1066 83.7 2 16.554 88.60 88.60 NA
## 1067 66.7 2 17.116 90.80 90.80 NA
## 1068 65.6 2 6.311 92.80 92.80 NA
## 1069 114.7 2 71.708 85.30 85.00 NA
## 1070 89.8 3 93.927 100.00 96.40 NA
## 1071 74.4 3 195.589 69.20 21.40 NA
## 1072 78.0 3 279.561 67.90 27.10 NA
## 1073 80.0 3 284.506 84.20 7.90 NA
## 1074 73.4 3 329.623 82.20 35.60 NA
## 1075 72.5 3 NA 79.30 52.80 NA
## 1076 68.6 3 NA 90.00 74.10 NA
## 1077 67.6 3 NA 90.30 72.90 NA
## 1078 74.8 4 NA 90.80 84.40 NA
## 1079 73.4 4 NA 68.90 49.10 NA
## 1080 72.2 4 NA 92.90 77.10 NA
## 1081 101.9 4 NA 76.00 49.10 26.90
## 1082 98.1 4 NA 82.70 49.50 33.20
## 1083 78.1 3 NA 88.60 58.90 29.50
## 1084 83.4 3 NA 88.80 49.40 17.90
## 1085 80.1 3 NA 94.90 78.40 16.20
## 1086 78.3 3 NA 97.10 13.20 83.60
## 1087 85.0 5 NA 85.60 41.60 43.80
## 1088 82.9 5 NA 78.70 24.90 45.80
## 1089 83.3 5 NA 89.40 77.30 12.10
## 1090 162.0 34 1.700 NA NA NA
## 1091 170.0 29 1.700 NA NA NA
## 1092 155.0 28 2219.000 32.00 NA NA
## 1093 153.0 31 2932.000 26.00 7.00 NA
## 1094 148.0 31 3914.000 25.00 18.00 NA
## 1095 150.0 31 3672.000 13.00 3.00 NA
## 1096 144.0 31 8637.000 NA NA NA
## 1097 146.0 31 11715.000 14.00 7.00 NA
## 1098 147.0 31 14941.000 14.00 12.00 NA
## 1099 143.0 32 19432.000 20.00 14.00 NA
## 1100 135.0 31 22351.000 11.00 10.00 NA
## 1101 138.0 34 NA 9.00 8.00 NA
## 1102 132.0 33 NA 19.00 15.00 NA
## 1103 131.0 32 NA 27.00 20.00 NA
## 1104 122.0 36 NA 19.00 14.00 NA
## 1105 115.0 29 NA 29.00 15.00 NA
## 1106 116.0 27 NA 35.00 26.00 NA
## 1107 111.0 24 NA 25.00 7.00 NA
## 1108 111.5 25 NA 43.70 31.80 11.20
## 1109 124.7 26 NA 46.90 30.60 9.70
## 1110 124.0 25 NA 43.50 20.20 9.10
## 1111 133.2 25 NA 48.80 30.70 7.50
## 1112 130.5 25 NA 55.60 38.80 6.70
## 1113 123.6 27 NA 53.00 46.80 4.80
## 1114 121.3 24 NA 29.30 21.20 7.20
## 1115 117.5 26 NA 17.50 8.30 8.30
## 1116 122.1 23 NA 40.00 28.40 9.50
## 1117 145.0 23 1.900 NA NA NA
## 1118 151.0 26 2.100 NA NA NA
## 1119 146.0 25 2508.000 NA NA NA
## 1120 144.8 25 2998.000 NA NA NA
## 1121 137.7 25 3385.000 NA NA NA
## 1122 131.3 24 3514.000 11.50 6.40 NA
## 1123 132.1 24 6170.000 17.50 8.70 NA
## 1124 134.2 24 9211.000 10.80 9.10 NA
## 1125 135.5 23 11658.000 8.90 4.30 NA
## 1126 136.1 23 15945.000 13.30 6.30 NA
## 1127 149.6 23 20705.000 11.00 4.40 NA
## 1128 147.5 23 NA 10.30 6.30 NA
## 1129 144.3 23 NA 13.60 6.40 NA
## 1130 153.0 24 NA 27.80 5.30 NA
## 1131 150.2 24 NA 23.00 5.90 NA
## 1132 125.2 23 NA 23.10 9.50 NA
## 1133 126.8 23 NA 39.70 18.90 NA
## 1134 137.2 26 NA 49.60 24.80 NA
## 1135 133.3 27 NA 18.40 12.10 4.50
## 1136 136.3 27 NA 57.20 51.00 4.40
## 1137 137.2 28 NA 29.30 16.20 10.90
## 1138 133.2 28 NA 25.80 14.10 9.80
## 1139 166.0 27 NA 27.50 14.50 8.30
## 1140 162.5 27 NA 34.40 27.50 4.30
## 1141 160.1 27 NA 33.60 26.30 5.40
## 1142 157.1 27 NA 22.10 14.30 6.60
## 1143 155.0 26 NA 19.70 8.30 7.40
## 1144 171.0 17 1.000 NA NA NA
## 1145 195.0 16 1.800 NA NA NA
## 1146 192.0 16 1782.000 25.30 16.40 NA
## 1147 184.0 16 2269.000 29.00 24.60 NA
## 1148 180.0 16 2603.000 33.20 29.30 NA
## 1149 177.0 16 2622.000 50.60 49.00 NA
## 1150 175.0 16 5100.000 26.10 24.60 NA
## 1151 178.0 16 8397.000 31.80 30.10 NA
## 1152 179.0 16 12628.000 24.60 21.00 NA
## 1153 172.9 16 14798.000 15.00 11.80 NA
## 1154 171.3 16 19423.000 10.70 3.90 NA
## 1155 162.8 16 NA 19.00 6.30 NA
## 1156 161.9 16 NA 19.10 6.60 NA
## 1157 171.3 17 NA 23.50 11.60 NA
## 1158 158.4 17 NA 28.40 19.20 NA
## 1159 160.7 18 NA 11.90 6.90 NA
## 1160 169.2 19 NA 13.70 4.90 NA
## 1161 175.6 18 NA 10.40 4.70 NA
## 1162 178.8 18 NA 9.40 3.70 4.70
## 1163 169.2 18 NA 11.20 6.50 3.20
## 1164 158.0 17 NA 10.40 5.90 3.50
## 1165 146.3 16 NA 8.60 4.00 3.60
## 1166 141.7 17 NA 26.30 22.90 2.30
## 1167 139.1 18 NA 38.20 34.80 2.70
## 1168 122.0 15 NA 34.60 28.60 5.70
## 1169 124.4 15 NA 28.70 23.20 4.50
## 1170 122.6 15 NA 18.00 8.20 8.80
## 1171 122.8 2 1169.000 39.40 36.20 NA
## 1172 122.8 2 1738.000 56.20 37.10 NA
## 1173 122.0 2 2821.000 48.40 46.80 NA
## 1174 122.3 2 2912.000 39.50 37.40 NA
## 1175 117.7 2 NA 46.20 44.90 NA
## 1176 119.6 2 NA 50.80 47.50 NA
## 1177 118.6 2 NA 35.70 27.20 NA
## 1178 118.0 2 NA 33.30 22.50 NA
## 1179 111.1 2 NA 20.60 18.40 NA
## 1180 109.9 2 NA 31.60 29.50 NA
## 1181 105.1 2 NA 31.20 30.00 NA
## 1182 107.4 2 NA 63.60 41.60 21.10
## 1183 106.7 2 NA 35.50 30.60 3.10
## 1184 105.5 2 NA 31.40 28.70 0.90
## 1185 118.3 2 NA 26.70 22.90 0.80
## 1186 129.8 2 NA 49.50 47.00 1.60
## 1187 97.4 3 NA 28.30 24.30 0.30
## 1188 99.9 3 NA 14.40 13.50 0.40
## 1189 111.4 1 NA 3.20 1.90 0.50
## 1190 113.0 2 NA 18.50 13.00 4.50
## 1191 143.0 17 1.200 100.00 NA NA
## 1192 138.0 17 1.400 96.00 NA NA
## 1193 151.0 15 3256.000 60.00 NA NA
## 1194 153.0 15 4405.000 61.00 NA NA
## 1195 151.0 15 4566.000 48.00 NA NA
## 1196 144.0 15 4610.000 35.00 28.00 NA
## 1197 164.0 15 8811.000 19.00 14.00 NA
## 1198 164.0 15 10649.000 47.00 23.00 NA
## 1199 171.0 17 13199.000 24.00 14.00 NA
## 1200 172.0 18 13656.000 32.00 16.00 NA
## 1201 179.8 18 16460.000 29.50 21.60 NA
## 1202 179.1 18 NA 30.60 21.10 NA
## 1203 185.9 18 NA 23.60 14.50 NA
## 1204 181.4 18 NA 34.50 25.30 NA
## 1205 176.3 21 NA 24.20 14.20 NA
## 1206 145.3 16 NA 16.70 12.70 NA
## 1207 136.7 15 NA 21.80 17.20 NA
## 1208 153.6 17 NA 22.30 15.30 NA
## 1209 161.7 17 NA 33.50 22.30 9.40
## 1210 151.9 17 NA 46.20 28.20 14.40
## 1211 151.4 14 NA 50.10 32.20 15.30
## 1212 145.8 17 NA 49.70 27.50 19.90
## 1213 143.7 17 NA 43.60 20.50 19.80
## 1214 141.9 17 NA 45.00 27.80 15.40
## 1215 139.9 17 NA 31.60 19.40 9.40
## 1216 128.2 16 NA 47.30 32.60 13.10
## 1217 128.6 17 NA 41.10 30.00 10.00
## 1218 170.0 25 2.100 NA NA NA
## 1219 162.0 23 2.400 NA NA NA
## 1220 164.0 29 5719.000 17.70 2.60 NA
## 1221 148.0 26 6919.000 18.90 8.00 NA
## 1222 150.0 29 6300.000 17.70 4.80 NA
## 1223 151.0 30 5425.000 16.60 3.80 NA
## 1224 156.0 29 9198.000 18.70 2.70 NA
## 1225 148.0 27 15241.000 16.00 3.70 NA
## 1226 147.0 27 18857.000 7.90 2.80 NA
## 1227 147.0 27 20828.000 16.00 5.40 NA
## 1228 144.0 27 26076.000 14.80 6.60 NA
## 1229 154.0 28 NA 15.90 5.10 NA
## 1230 152.0 28 NA 25.20 7.10 NA
## 1231 153.0 27 NA 29.90 10.90 NA
## 1232 150.0 26 NA 16.50 6.50 NA
## 1233 147.0 24 NA 25.30 8.20 NA
## 1234 145.0 24 NA 36.00 14.40 NA
## 1235 172.0 24 NA 27.70 6.50 NA
## 1236 170.0 25 NA 26.20 10.00 12.50
## 1237 147.0 26 NA 28.50 10.40 13.80
## 1238 142.0 26 NA 25.30 12.40 7.00
## 1239 142.0 25 NA 18.80 9.50 1.90
## 1240 140.0 26 NA 20.50 9.20 0.80
## 1241 139.0 26 NA 20.30 6.90 3.10
## 1242 140.0 28 NA 17.00 6.70 2.90
## 1243 140.0 30 NA 20.10 10.10 2.70
## 1244 139.0 23 NA 29.60 18.00 8.30
## 1245 81.0 12 6560.000 8.60 4.00 NA
## 1246 84.0 12 8727.000 9.40 7.50 NA
## 1247 84.0 13 9510.000 4.40 3.40 NA
## 1248 84.0 12 14213.000 7.50 2.40 NA
## 1249 86.0 12 NA 3.20 1.10 NA
## 1250 87.0 12 NA 4.20 0.70 NA
## 1251 87.0 12 NA 3.30 0.50 NA
## 1252 91.0 11 NA 1.60 0.50 NA
## 1253 85.0 11 NA 2.30 0.30 NA
## 1254 83.0 11 NA 4.10 2.30 NA
## 1255 68.0 10 NA 2.50 0.70 NA
## 1256 68.0 10 NA 2.60 0.10 1.10
## 1257 68.0 9 NA 7.30 3.30 1.70
## 1258 61.0 9 NA 10.30 4.80 3.40
## 1259 62.0 9 NA 1.90 1.00 0.50
## 1260 73.0 8 NA 5.80 0.50 3.90
## 1261 72.0 8 NA 2.70 0.10 0.80
## 1262 71.0 7 NA 2.90 1.40 0.50
## 1263 72.0 7 NA 2.80 1.20 0.60
## 1264 71.0 7 NA 5.70 0.70 3.60
## 1265 62.0 7 2418.000 6.40 4.90 NA
## 1266 63.0 7 3927.000 4.60 2.40 NA
## 1267 64.0 7 4221.000 11.10 8.20 NA
## 1268 66.0 6 6015.000 4.10 1.70 NA
## 1269 74.0 6 NA 1.80 0.50 NA
## 1270 74.0 7 NA 6.30 0.40 NA
## 1271 75.0 7 NA 50.80 1.70 NA
## 1272 67.0 6 NA 15.40 3.50 NA
## 1273 57.0 6 NA 9.10 1.80 NA
## 1274 56.0 6 NA 29.80 16.00 NA
## 1275 60.0 6 NA 8.20 2.10 NA
## 1276 59.0 5 NA 6.60 0.20 NA
## 1277 97.0 9 3507.000 16.60 12.30 NA
## 1278 94.0 9 5746.000 8.10 5.70 NA
## 1279 110.0 7 3414.000 16.00 8.80 NA
## 1280 109.0 7 4009.000 25.20 12.80 NA
## 1281 144.0 7 NA 10.40 3.40 NA
## 1282 146.0 7 NA 12.40 2.90 NA
## 1283 148.0 7 NA 11.20 3.10 NA
## 1284 146.0 7 NA 12.10 4.70 NA
## 1285 144.0 7 NA 10.10 5.00 NA
## 1286 145.0 7 NA 14.10 6.50 NA
## 1287 140.0 6 NA 11.00 5.80 NA
## 1288 140.0 6 NA 6.90 2.40 2.70
## 1289 155.0 6 NA 7.50 2.50 2.90
## 1290 150.0 6 NA 9.90 2.90 4.20
## 1291 63.0 4 7021.000 11.00 2.50 NA
## 1292 65.0 4 9382.000 4.80 1.30 NA
## 1293 61.0 4 11615.000 8.20 2.40 NA
## 1294 61.0 4 14663.000 6.30 1.90 NA
## 1295 65.0 3 NA 2.70 0.80 NA
## 1296 62.0 3 NA 4.40 0.80 NA
## 1297 64.0 3 NA 3.00 0.90 NA
## 1298 62.0 2 NA 2.70 0.20 NA
## investment job_regist job_regist_unempl job_seeker job_seeker_unempl
## 1 NA NA NA NA NA
## 2 0.3670 NA NA NA NA
## 3 616.3000 7867 1461 NA NA
## 4 905.2000 8898 4254 NA NA
## 5 729.9000 8091 4674 NA NA
## 6 912.2000 9165 6590 NA NA
## 7 1228.7000 6258 4086 NA NA
## 8 1423.0000 6877 3078 NA NA
## 9 2084.0000 8370 3541 NA NA
## 10 3095.0000 7152 3381 NA NA
## 11 5119.5000 8585 3934 NA NA
## 12 5745.0000 8542 3894 NA NA
## 13 8496.8000 9720 5496 NA NA
## 14 12107.0000 NA NA 7962 4503
## 15 18572.8000 NA NA 6051 3721
## 16 17832.3000 NA NA 6231 3021
## 17 13789.1000 NA NA 7385 6554
## 18 16176.5000 NA NA 5305 4304
## 19 22526.9000 NA NA 3551 3140
## 20 19033.8000 NA NA 2644 2336
## 21 18552.1000 NA NA 1977 1492
## 22 24678.4000 NA NA 1990 1391
## 23 18521.0000 NA NA 2347 1863
## 24 19215.7000 NA NA 2206 1770
## 25 19929.0000 2100 1499 2100 1499
## 26 30257.9000 1734 1375 NA NA
## 27 31269.6000 1572 1370 NA NA
## 28 448.6000 3498 2307 NA NA
## 29 401.0000 4151 3238 NA NA
## 30 474.7000 4958 4154 NA NA
## 31 735.2000 5430 4461 NA NA
## 32 791.8000 5689 5012 NA NA
## 33 811.2000 5467 5167 NA NA
## 34 812.7000 NA NA 4686 4223
## 35 1641.1000 NA NA 3366 3094
## 36 1822.9000 NA NA 3181 2820
## 37 2791.7000 NA NA 4209 3738
## 38 1702.6000 NA NA 2412 2127
## 39 2425.6000 NA NA 1684 1500
## 40 3988.7000 NA NA 1407 1300
## 41 3420.5000 NA NA 1428 1050
## 42 3109.5000 NA NA 1364 1130
## 43 3352.5000 NA NA 1485 1287
## 44 3466.0000 NA NA 1302 1100
## 45 3890.5000 1013 902 1013 902
## 46 3645.7000 951 818 NA NA
## 47 4036.8000 928 844 NA NA
## 48 151.9000 5694 574 NA NA
## 49 228.8000 1098 611 NA NA
## 50 249.4000 1164 912 NA NA
## 51 862.9000 1635 716 NA NA
## 52 834.6000 2587 1002 NA NA
## 53 513.0000 1643 1450 NA NA
## 54 693.2000 NA NA 2224 1473
## 55 1004.1000 NA NA 1882 1237
## 56 1660.8000 NA NA 1618 962
## 57 638.1000 NA NA 2104 1854
## 58 540.8000 NA NA 1104 960
## 59 1383.0000 NA NA 851 791
## 60 1614.4000 NA NA 833 739
## 61 985.9000 NA NA 722 560
## 62 1093.3000 NA NA 759 607
## 63 728.0000 NA NA 752 662
## 64 495.9000 NA NA 652 558
## 65 2379.6000 707 528 707 528
## 66 2096.1000 526 425 NA NA
## 67 1552.7000 478 440 NA NA
## 68 0.1430 NA NA NA NA
## 69 0.2780 NA NA NA NA
## 70 511.8000 3479 2077 NA NA
## 71 976.8000 5306 4182 NA NA
## 72 1375.0000 4713 4268 NA NA
## 73 2443.0000 3791 3351 NA NA
## 74 3447.0000 1790 1612 NA NA
## 75 4900.0000 1513 1273 NA NA
## 76 6639.0000 1119 924 NA NA
## 77 9996.0000 1130 1010 NA NA
## 78 18867.0000 1086 1021 NA NA
## 79 21643.3000 1741 1544 NA NA
## 80 24858.8000 1208 1085 NA NA
## 81 41179.2000 NA NA 12326 710
## 82 58897.3000 NA NA 18387 669
## 83 75502.2000 NA NA 2840 1054
## 84 59129.3000 NA NA 4469 1761
## 85 191072.3000 NA NA 4437 1438
## 86 162528.3000 NA NA 4447 1349
## 87 209786.0000 NA NA 3260 1063
## 88 207739.6000 NA NA 3614 956
## 89 107600.5000 NA NA 4772 1271
## 90 96127.1000 5807 1997 5807 1997
## 91 88435.8000 4067 1664 NA NA
## 92 121094.1000 3495 1468 NA NA
## 93 128900.1000 3272 1462 NA NA
## 94 110343.5000 3391 1822 NA NA
## 95 527.7000 1019 978 NA NA
## 96 170.1000 1103 1080 NA NA
## 97 491.0000 1519 1500 NA NA
## 98 840.0000 992 946 NA NA
## 99 714.2000 1391 1310 NA NA
## 100 962.9000 872 852 NA NA
## 101 1315.3000 NA NA 3791 826
## 102 3645.5000 NA NA 4492 663
## 103 2772.3000 NA NA 1075 762
## 104 2745.0000 NA NA 1634 1398
## 105 2686.6000 NA NA 1423 1274
## 106 2323.9000 NA NA 1568 1350
## 107 3129.2000 NA NA 1139 821
## 108 2880.5000 NA NA 1088 619
## 109 2413.7000 NA NA 1235 690
## 110 2665.3000 1372 899 1372 899
## 111 1746.5000 1092 613 NA NA
## 112 2165.2000 969 514 NA NA
## 113 1592.4000 778 492 NA NA
## 114 2344.1000 730 479 NA NA
## 115 22922.1000 1167 1118 NA NA
## 116 20528.8000 1070 970 NA NA
## 117 13613.0000 1394 1292 NA NA
## 118 11989.0000 958 804 NA NA
## 119 7660.7000 1180 1027 NA NA
## 120 7661.5000 579 497 NA NA
## 121 8677.6000 NA NA 4111 328
## 122 11210.2000 NA NA 6669 392
## 123 12401.1000 NA NA 1591 560
## 124 11727.1000 NA NA 2921 485
## 125 17298.5000 NA NA 2633 526
## 126 29975.2000 NA NA 1280 522
## 127 38357.9000 NA NA 700 413
## 128 40552.6000 NA NA 1148 430
## 129 42153.4000 NA NA 1319 375
## 130 39953.4000 1356 249 1356 249
## 131 31939.4000 1426 225 NA NA
## 132 35927.8000 887 275 NA NA
## 133 30744.7000 857 402 NA NA
## 134 44776.1000 939 345 NA NA
## 135 6097.1000 1026 941 NA NA
## 136 4794.4000 1097 992 NA NA
## 137 4033.0000 1277 1165 NA NA
## 138 8052.0000 868 841 NA NA
## 139 9605.0000 1107 1090 NA NA
## 140 13045.2000 928 787 NA NA
## 141 21322.4000 NA NA 6035 722
## 142 35024.1000 NA NA 8313 541
## 143 31970.7000 NA NA 1248 591
## 144 112107.5000 NA NA 1630 1054
## 145 117045.3000 NA NA 1473 938
## 146 177192.5000 NA NA 1545 878
## 147 199964.0000 NA NA 868 485
## 148 296737.0000 NA NA 632 347
## 149 256632.7000 NA NA 1940 685
## 150 137271.5000 2039 938 2039 938
## 151 40773.6000 1325 895 NA NA
## 152 43167.5000 1627 724 NA NA
## 153 37339.8000 1295 668 NA NA
## 154 23512.0000 1378 777 NA NA
## 155 0.0640 67 NA NA NA
## 156 88.2000 1068 952 NA NA
## 157 176.4000 1230 1115 NA NA
## 158 48.1000 707 697 NA NA
## 159 35.7000 981 979 NA NA
## 160 56.4000 653 575 NA NA
## 161 196.2000 746 703 NA NA
## 162 1514.3000 844 801 NA NA
## 163 1091.8000 1020 1008 NA NA
## 164 235.7000 1241 945 NA NA
## 165 305.5000 1301 1299 NA NA
## 166 1773.8000 1020 1015 NA NA
## 167 0.6560 NA NA NA NA
## 168 1487.0000 NA 4354 NA NA
## 169 2276.0000 10145 8333 NA NA
## 170 2753.0000 7552 6765 NA NA
## 171 1734.0000 7555 6522 NA NA
## 172 3081.0000 5896 5090 NA NA
## 173 6071.0000 4423 3805 NA NA
## 174 8921.0000 4591 3983 NA NA
## 175 7180.1000 5630 4949 NA NA
## 176 9168.2000 5681 4985 NA NA
## 177 12214.8000 7526 6421 NA NA
## 178 19306.7000 4941 3817 NA NA
## 179 22759.3000 NA NA 4505 3717
## 180 31465.7000 NA NA 3259 2886
## 181 45606.5000 NA NA 5288 3940
## 182 35175.9000 NA NA 7365 6598
## 183 49253.9000 NA NA 6130 5498
## 184 62401.5000 NA NA 5149 4622
## 185 68911.0000 NA NA 3641 3081
## 186 69322.1000 NA NA 3615 2300
## 187 72174.1000 NA NA 3432 2478
## 188 66115.0000 NA NA 5306 4174
## 189 64435.7000 NA NA 4590 3793
## 190 83217.7000 4016 2666 4016 2666
## 191 84728.7000 2791 2195 NA NA
## 192 100502.5000 3053 2501 NA NA
## 193 355.6000 994 884 NA NA
## 194 900.8000 1272 1247 NA NA
## 195 739.3000 1477 1439 NA NA
## 196 454.3000 1251 1205 NA NA
## 197 385.9000 1251 1219 NA NA
## 198 1346.6000 1049 966 NA NA
## 199 1135.2000 NA NA 988 900
## 200 1425.3000 NA NA 827 750
## 201 1620.8000 NA NA 811 720
## 202 755.1000 NA NA 943 900
## 203 1284.3000 NA NA 861 860
## 204 1598.6000 NA NA 780 780
## 205 2013.9000 NA NA 620 620
## 206 1937.3000 NA NA 594 474
## 207 3053.2000 NA NA 516 416
## 208 4898.0000 NA NA 607 490
## 209 5722.9000 NA NA 632 427
## 210 3835.2000 639 379 639 379
## 211 2272.2000 310 279 NA NA
## 212 4231.3000 248 207 NA NA
## 213 174.7000 2055 1995 NA NA
## 214 199.4000 1974 1967 NA NA
## 215 75.2000 2237 2227 NA NA
## 216 76.7000 2336 2307 NA NA
## 217 105.0000 2938 2914 NA NA
## 218 100.1000 2247 2242 NA NA
## 219 8026.9000 5867 4590 NA NA
## 220 10307.7000 5310 4557 NA NA
## 221 9200.9000 5620 4965 NA NA
## 222 9649.3000 4626 4386 NA NA
## 223 9661.1000 4651 4600 NA NA
## 224 12290.9000 4114 4108 NA NA
## 225 9824.5000 NA NA 4022 3966
## 226 12781.6000 NA NA 3257 3145
## 227 18087.4000 NA NA 2222 2125
## 228 16911.5000 NA NA 2441 2347
## 229 19537.6000 NA NA 2152 2011
## 230 33102.9000 NA NA 1838 1676
## 231 49022.5000 NA NA 1496 1255
## 232 43053.9000 NA NA 1826 1094
## 233 44757.5000 NA NA 1664 998
## 234 74394.4000 NA NA 1726 999
## 235 93602.5000 NA NA 1502 980
## 236 65579.5000 1671 976 1671 976
## 237 68413.4000 1328 871 NA NA
## 238 57877.4000 1278 836 NA NA
## 239 0.2830 NA NA NA NA
## 240 0.5090 NA NA NA NA
## 241 1223.9000 6007 3560 NA NA
## 242 1517.5000 7074 4838 NA NA
## 243 1428.0000 6770 5179 NA NA
## 244 1635.3000 4170 3598 NA NA
## 245 1862.4000 3029 2513 NA NA
## 246 1871.1000 3593 3016 NA NA
## 247 2424.6000 4524 3782 NA NA
## 248 3951.0000 5763 4700 NA NA
## 249 6173.4000 4600 3807 NA NA
## 250 7893.6000 4452 3610 NA NA
## 251 10019.6000 5158 3824 NA NA
## 252 14966.2000 NA NA 3922 3377
## 253 18910.6000 NA NA 3124 2676
## 254 25212.2000 NA NA 3393 2885
## 255 42506.4000 NA NA 5080 4380
## 256 90874.4000 NA NA 2953 2527
## 257 114277.7000 NA NA 2542 2051
## 258 83978.9000 NA NA 1816 1552
## 259 60672.3000 NA NA 1489 1253
## 260 54532.4000 NA NA 1408 1114
## 261 44859.7000 NA NA 2023 1555
## 262 45399.3000 NA NA 1895 1284
## 263 42629.3000 1021 690 1021 690
## 264 51205.8000 827 569 NA NA
## 265 61311.7000 780 612 NA NA
## 266 242.8000 779 743 NA NA
## 267 313.9000 914 745 NA NA
## 268 608.7000 1124 962 NA NA
## 269 825.9000 1048 878 NA NA
## 270 766.2000 1233 1076 NA NA
## 271 828.4000 1063 953 NA NA
## 272 1253.3000 NA NA 763 678
## 273 1276.1000 NA NA 768 667
## 274 1414.8000 NA NA 723 691
## 275 4153.7000 NA NA 772 747
## 276 7882.1000 NA NA 460 428
## 277 6952.6000 NA NA 436 314
## 278 7583.5000 NA NA 404 304
## 279 1884.3000 NA NA 299 230
## 280 1633.6000 NA NA 523 210
## 281 6006.1000 NA NA 512 373
## 282 3768.6000 NA NA 435 257
## 283 2388.1000 285 205 285 205
## 284 1248.7000 324 216 NA NA
## 285 2024.5000 185 164 NA NA
## 286 1068.9000 739 684 NA NA
## 287 1265.1000 1326 1113 NA NA
## 288 1504.0000 1645 1416 NA NA
## 289 1705.6000 1513 1227 NA NA
## 290 1830.0000 1557 1393 NA NA
## 291 2246.9000 2069 1915 NA NA
## 292 2570.4000 NA NA 2252 2102
## 293 2211.0000 NA NA 1846 1737
## 294 13898.6000 NA NA 1687 1529
## 295 46437.6000 NA NA 1842 1540
## 296 23366.7000 NA NA 940 914
## 297 5175.9000 NA NA 1016 942
## 298 8278.1000 NA NA 863 781
## 299 11703.8000 NA NA 867 725
## 300 12586.4000 NA NA 980 737
## 301 26143.6000 NA NA 1181 1017
## 302 16913.4000 NA NA 1053 802
## 303 11955.6000 725 607 725 607
## 304 17817.5000 362 324 NA NA
## 305 20510.8000 479 410 NA NA
## 306 259.6000 1032 980 NA NA
## 307 292.2000 960 845 NA NA
## 308 423.9000 1353 1260 NA NA
## 309 583.4000 1184 1141 NA NA
## 310 739.0000 1441 1362 NA NA
## 311 1207.5000 2212 1464 NA NA
## 312 1569.7000 NA NA 1438 1329
## 313 1674.2000 NA NA 1603 1247
## 314 1485.5000 NA NA 1311 1085
## 315 1508.5000 NA NA 2091 1537
## 316 2123.4000 NA NA 1543 1014
## 317 3449.8000 NA NA 1338 879
## 318 2869.5000 NA NA 1159 805
## 319 4409.9000 NA NA 996 728
## 320 9838.7000 NA NA 1206 776
## 321 3434.5000 NA NA 2009 1087
## 322 3610.2000 NA NA 1279 933
## 323 3950.1000 765 625 765 625
## 324 3415.1000 635 488 NA NA
## 325 3106.6000 575 454 NA NA
## 326 0.1080 NA NA NA NA
## 327 0.1760 NA NA NA NA
## 328 438.7000 12804 3712 NA NA
## 329 475.0000 16386 5167 NA NA
## 330 676.3000 13716 3702 NA NA
## 331 596.6000 5017 3795 NA NA
## 332 769.6000 3381 3113 NA NA
## 333 976.7000 2802 2700 NA NA
## 334 1626.2000 2917 2817 NA NA
## 335 2572.4000 2805 2692 NA NA
## 336 5681.5000 2574 2514 NA NA
## 337 6430.5000 3005 2740 NA NA
## 338 6452.9000 3386 3003 NA NA
## 339 9838.4000 NA NA 3378 3020
## 340 15473.8000 NA NA 2724 2505
## 341 9575.2000 NA NA 3037 2696
## 342 7488.7000 NA NA 4679 4555
## 343 5887.8000 NA NA 4198 3931
## 344 16817.9000 NA NA 3756 3686
## 345 15770.1000 NA NA 2900 2795
## 346 14472.8000 NA NA 2444 2377
## 347 17285.8000 NA NA 2383 2214
## 348 21022.8000 NA NA 2458 2310
## 349 15563.6000 NA NA 2166 2010
## 350 16222.1000 1410 1330 1410 1330
## 351 21428.0000 1063 918 NA NA
## 352 18571.3000 1475 1373 NA NA
## 353 1802.6000 NA NA 383 378
## 354 3362.5000 NA NA 472 462
## 355 3147.7000 NA NA 376 357
## 356 1091.6000 NA NA 299 242
## 357 897.0000 NA NA 359 332
## 358 928.8000 NA NA 396 369
## 359 2334.2000 NA NA 498 352
## 360 996.9000 369 324 369 324
## 361 1596.6000 218 194 NA NA
## 362 1458.0000 294 286 NA NA
## 363 93.1000 166 153 NA NA
## 364 195.8000 156 152 NA NA
## 365 305.5000 227 221 NA NA
## 366 726.1000 229 226 NA NA
## 367 1984.0000 266 255 NA NA
## 368 2634.1000 351 341 NA NA
## 369 3415.4000 NA NA 432 423
## 370 2110.3000 NA NA 418 412
## 371 2010.7000 NA NA 543 530
## 372 1535.1000 NA NA 784 775
## 373 2550.5000 NA NA 746 741
## 374 2009.7000 NA NA 804 699
## 375 3505.8000 NA NA 576 508
## 376 3082.4000 NA NA 634 595
## 377 4725.3000 NA NA 528 487
## 378 3523.0000 NA NA 537 494
## 379 3104.5000 NA NA 473 391
## 380 3651.3000 395 343 395 343
## 381 3107.5000 273 261 NA NA
## 382 4191.5000 306 285 NA NA
## 383 382.5000 977 913 NA NA
## 384 634.4000 879 791 NA NA
## 385 916.9000 974 817 NA NA
## 386 716.8000 1167 952 NA NA
## 387 1479.6000 1452 1250 NA NA
## 388 1547.2000 1577 1428 NA NA
## 389 2769.5000 NA NA 1219 1129
## 390 4549.7000 NA NA 1069 1002
## 391 5799.9000 NA NA 1067 1012
## 392 16029.8000 NA NA 2063 2044
## 393 18854.0000 NA NA 1700 1591
## 394 12742.6000 NA NA 1463 1434
## 395 8929.0000 NA NA 1119 1079
## 396 11629.5000 NA NA 929 871
## 397 10909.2000 NA NA 925 783
## 398 6379.7000 NA NA 905 849
## 399 9823.0000 NA NA 770 730
## 400 10219.2000 756 675 756 675
## 401 11261.3000 573 484 NA NA
## 402 15834.3000 571 536 NA NA
## 403 229.9000 378 342 NA NA
## 404 432.8000 356 341 NA NA
## 405 876.0000 543 500 NA NA
## 406 791.8000 435 407 NA NA
## 407 1104.0000 523 482 NA NA
## 408 1677.0000 878 501 NA NA
## 409 1787.6000 NA NA 2921 372
## 410 2340.8000 NA NA 3329 261
## 411 2230.5000 NA NA 420 354
## 412 1969.7000 NA NA 612 583
## 413 1988.4000 NA NA 793 349
## 414 3299.2000 NA NA 621 403
## 415 4644.2000 NA NA 382 311
## 416 3928.8000 NA NA 403 318
## 417 4608.8000 NA NA 454 375
## 418 2800.8000 NA NA 575 514
## 419 2514.0000 NA NA 604 556
## 420 1920.7000 623 535 623 535
## 421 3799.8000 546 294 NA NA
## 422 4717.8000 384 266 NA NA
## 423 0.4000 NA NA NA NA
## 424 0.5500 NA NA NA NA
## 425 623.7000 7194 6208 NA NA
## 426 1030.0000 7900 6945 NA NA
## 427 1075.0000 5209 4570 NA NA
## 428 1582.0000 9841 5307 NA NA
## 429 2420.0000 9585 3610 NA NA
## 430 5930.0000 8440 3427 NA NA
## 431 7617.0000 8230 4034 NA NA
## 432 10881.4000 8076 3988 NA NA
## 433 12981.5000 8495 3878 NA NA
## 434 19554.5000 8334 3809 NA NA
## 435 21732.3000 6066 3483 NA NA
## 436 25130.8000 NA NA 4126 3468
## 437 28953.1000 NA NA 3281 2651
## 438 41737.4000 NA NA 2445 2050
## 439 31356.6000 NA NA 3339 2726
## 440 40895.5000 NA NA 2372 2040
## 441 51310.7000 NA NA 1954 1693
## 442 65035.1000 NA NA 1635 1350
## 443 65473.7000 NA NA 1901 1143
## 444 55672.2000 NA NA 1289 849
## 445 54772.5000 NA NA 1793 1097
## 446 47532.2000 NA NA 1433 1110
## 447 73325.2000 1206 961 1206 961
## 448 75600.6000 1157 901 NA NA
## 449 85376.2000 1199 1012 NA NA
## 450 2058.2000 5342 3337 NA NA
## 451 2424.3000 5226 3492 NA NA
## 452 4502.1000 4837 3035 NA NA
## 453 3486.3000 5870 3251 NA NA
## 454 5448.0000 5594 3290 NA NA
## 455 3782.6000 12191 3370 NA NA
## 456 4618.2000 NA NA 6508 2939
## 457 8471.3000 NA NA 3882 3073
## 458 11303.6000 NA NA 3833 3084
## 459 7721.5000 NA NA 7245 5292
## 460 7632.1000 NA NA 4775 3936
## 461 8621.2000 NA NA 3415 2993
## 462 11559.2000 NA NA 2490 2159
## 463 14775.7000 NA NA 2089 1687
## 464 18607.9000 NA NA 1359 1049
## 465 20128.4000 NA NA 1973 1499
## 466 12959.9000 NA NA 1632 1390
## 467 11904.0000 1222 984 1222 984
## 468 10263.1000 1181 937 NA NA
## 469 8070.0000 1308 1156 NA NA
## 470 0.1710 NA NA NA NA
## 471 0.3240 NA NA NA NA
## 472 311.7000 4291 3968 NA NA
## 473 315.2000 2965 2858 NA NA
## 474 334.3000 1639 1451 NA NA
## 475 221.7000 2023 1967 NA NA
## 476 259.7000 1420 1370 NA NA
## 477 484.5000 1256 1189 NA NA
## 478 663.5000 985 895 NA NA
## 479 1362.7000 1165 1079 NA NA
## 480 1904.4000 1420 1366 NA NA
## 481 2232.7000 1346 1336 NA NA
## 482 3404.7000 1331 1233 NA NA
## 483 4163.2000 NA NA 2076 2041
## 484 6072.8000 NA NA 1854 1828
## 485 6154.0000 NA NA 3398 3228
## 486 8687.9000 NA NA 2981 2780
## 487 12430.4000 NA NA 2141 1971
## 488 31974.4000 NA NA 2067 1962
## 489 24438.3000 NA NA 2160 1965
## 490 18853.4000 NA NA 1963 1760
## 491 17001.7000 NA NA 2170 1847
## 492 17908.0000 NA NA 3016 2725
## 493 12516.7000 NA NA 2830 2623
## 494 13594.4000 2369 2189 2369 2189
## 495 11249.1000 1907 1760 NA NA
## 496 15537.1000 1901 1677 NA NA
## 497 0.2150 NA NA NA NA
## 498 0.4250 NA NA NA NA
## 499 524.2000 12769 12679 NA NA
## 500 543.9000 10476 10156 NA NA
## 501 447.1000 6779 6341 NA NA
## 502 709.3000 6386 5813 NA NA
## 503 1162.5000 2739 2171 NA NA
## 504 1962.4000 1870 1429 NA NA
## 505 1774.7000 1834 1277 NA NA
## 506 2540.5000 1636 1389 NA NA
## 507 4279.4000 1454 1097 NA NA
## 508 3976.3000 2234 1683 NA NA
## 509 5526.1000 1238 1134 NA NA
## 510 5003.5000 NA NA 1287 1120
## 511 8554.3000 NA NA 1254 1041
## 512 8896.9000 NA NA 1305 1113
## 513 9903.8000 NA NA 2507 2120
## 514 11043.2000 NA NA 1741 1505
## 515 17854.2000 NA NA 1335 1096
## 516 17429.5000 NA NA 1377 1041
## 517 11754.4000 NA NA 1553 1078
## 518 15258.6000 NA NA 1815 1259
## 519 10473.5000 NA NA 2836 1754
## 520 12941.4000 NA NA 2652 1571
## 521 17277.1000 NA NA 2073 1464
## 522 13477.2000 NA NA NA NA
## 523 22316.9000 NA NA NA NA
## 524 380.0000 2163 1971 NA NA
## 525 460.1000 1973 1780 NA NA
## 526 524.9000 2550 2144 NA NA
## 527 920.2000 2447 2277 NA NA
## 528 882.8000 2858 2829 NA NA
## 529 1391.9000 1894 1870 NA NA
## 530 1597.5000 NA NA 1586 1550
## 531 1836.0000 NA NA 1415 1313
## 532 2260.9000 NA NA 1576 1155
## 533 1822.9000 NA NA 1459 1004
## 534 2595.4000 NA NA 1501 966
## 535 3190.3000 NA NA 1251 785
## 536 3891.8000 NA NA 1143 694
## 537 4124.6000 NA NA 1068 531
## 538 8412.5000 NA NA 815 509
## 539 7774.9000 NA NA 1245 619
## 540 8487.2000 NA NA 960 613
## 541 9295.7000 NA NA 812 511
## 542 NA NA NA NA NA
## 543 NA NA NA NA NA
## 544 0.0100 NA NA NA NA
## 545 0.0230 NA NA NA NA
## 546 72.4000 1191 1142 NA NA
## 547 66.9000 975 915 NA NA
## 548 112.1000 860 788 NA NA
## 549 209.9000 1175 1075 NA NA
## 550 352.7000 809 763 NA NA
## 551 2473.0000 258 236 NA NA
## 552 4905.1000 130 122 NA NA
## 553 7464.5000 269 242 NA NA
## 554 8925.8000 306 271 NA NA
## 555 11397.3000 387 357 NA NA
## 556 19201.7000 213 191 NA NA
## 557 43378.5000 NA NA 119 108
## 558 83920.7000 NA NA 165 134
## 559 75330.6000 NA NA 190 153
## 560 25325.3000 NA NA 503 427
## 561 17821.0000 NA NA 393 360
## 562 27065.1000 NA NA 235 222
## 563 43190.3000 NA NA 218 193
## 564 26503.2000 NA NA 144 132
## 565 35328.5000 NA NA 127 105
## 566 37295.2000 NA NA 306 238
## 567 29917.5000 NA NA 287 255
## 568 23928.0000 NA NA 325 264
## 569 27398.6000 NA NA NA NA
## 570 34000.1000 NA NA NA NA
## 571 0.5100 NA NA NA NA
## 572 0.6380 NA NA NA NA
## 573 468.1000 8742 7690 NA NA
## 574 755.9000 9277 8282 NA NA
## 575 915.9000 5816 5492 NA NA
## 576 746.7000 7094 6605 NA NA
## 577 2288.4000 3979 3653 NA NA
## 578 7009.2000 3607 3269 NA NA
## 579 7356.6000 3230 2972 NA NA
## 580 6143.5000 3468 3195 NA NA
## 581 6612.1000 3058 2784 NA NA
## 582 5461.8000 3610 3174 NA NA
## 583 4045.5000 4153 3710 NA NA
## 584 6159.5000 NA NA 3582 3273
## 585 14237.4000 NA NA 2607 1516
## 586 43480.2000 NA NA 2673 1497
## 587 45389.7000 NA NA 4998 3407
## 588 39830.4000 NA NA 5128 3130
## 589 47962.7000 NA NA 4342 2863
## 590 60074.0000 NA NA 2593 1699
## 591 94125.4000 NA NA 1885 1413
## 592 90423.0000 NA NA 2032 1623
## 593 82049.6000 NA NA 3044 2378
## 594 83978.0000 NA NA 3158 2619
## 595 109578.6000 2323 2015 2323 2015
## 596 78330.5000 2062 1624 NA NA
## 597 67308.9000 2184 1906 NA NA
## 598 0.1000 NA NA NA NA
## 599 0.1800 NA NA NA NA
## 600 453.9000 4304 2309 NA NA
## 601 592.3000 5008 2935 NA NA
## 602 671.6000 3475 2381 NA NA
## 603 546.5000 4987 3034 NA NA
## 604 1102.2000 3125 1590 NA NA
## 605 1642.0000 2200 1623 NA NA
## 606 2434.4000 2105 1904 NA NA
## 607 2655.8000 2308 2151 NA NA
## 608 5565.8000 2329 2176 NA NA
## 609 5878.2000 2403 2252 NA NA
## 610 9144.1000 2469 2020 NA NA
## 611 9329.4000 NA NA 2490 2099
## 612 15395.4000 NA NA 1856 1679
## 613 20280.7000 NA NA 2858 2338
## 614 16054.8000 NA NA 3005 2879
## 615 22154.4000 NA NA 2413 2382
## 616 25130.9000 NA NA 2466 2436
## 617 23061.2000 NA NA 1798 1745
## 618 30282.2000 NA NA 1473 1334
## 619 21516.4000 NA NA 1733 1537
## 620 18783.5000 NA NA 6345 3774
## 621 18732.8000 NA NA 7369 3170
## 622 18693.9000 1643 1440 5946 2747
## 623 20773.8000 1571 1438 NA NA
## 624 31074.4000 1332 1243 NA NA
## 625 2944.2000 1375 1213 NA NA
## 626 4761.7000 1468 1412 NA NA
## 627 1385.9000 2221 2083 NA NA
## 628 1415.9000 2091 1956 NA NA
## 629 3916.5000 2228 2015 NA NA
## 630 6095.3000 1860 1720 NA NA
## 631 6537.7000 NA NA 1859 1699
## 632 7608.2000 NA NA 1374 1246
## 633 13591.6000 NA NA 2681 1826
## 634 7023.6000 NA NA 3263 2994
## 635 10741.8000 NA NA 1790 1691
## 636 9369.9000 NA NA 1321 1232
## 637 NA NA NA 1197 1106
## 638 NA NA NA 1080 986
## 639 NA NA NA 988 906
## 640 NA NA NA 5556 2741
## 641 NA NA NA 6508 2565
## 642 NA 911 771 5312 1932
## 643 NA 909 771 NA NA
## 644 NA 655 522 NA NA
## 645 0.1940 NA NA NA NA
## 646 0.2920 NA NA NA NA
## 647 331.0000 7779 7608 NA NA
## 648 476.1000 9217 8780 NA NA
## 649 373.8000 5577 5490 NA NA
## 650 522.2000 6219 6156 NA NA
## 651 664.6000 3848 3802 NA NA
## 652 1346.1000 2463 2417 NA NA
## 653 1611.8000 2429 2358 NA NA
## 654 2314.7000 2709 2613 NA NA
## 655 3084.3000 2664 2558 NA NA
## 656 3611.5000 2567 2423 NA NA
## 657 3507.2000 2572 2428 NA NA
## 658 4007.1000 NA NA 2491 2392
## 659 7943.3000 NA NA 1922 1805
## 660 9244.4000 NA NA 2006 1938
## 661 6548.3000 NA NA 7030 6324
## 662 10933.3000 NA NA 3936 3603
## 663 14708.2000 NA NA 2921 2630
## 664 14189.8000 NA NA 2468 2116
## 665 14469.8000 NA NA 1811 1635
## 666 14538.5000 NA NA 2207 1885
## 667 17911.5000 NA NA 3137 2761
## 668 16628.3000 NA NA 2745 2290
## 669 17374.6000 1710 1507 1710 1507
## 670 18188.2000 1243 1087 NA NA
## 671 21290.5000 1229 1075 NA NA
## 672 0.2630 NA NA NA NA
## 673 0.4060 NA NA NA NA
## 674 472.3000 14582 13530 NA NA
## 675 553.7000 11721 11007 NA NA
## 676 681.7000 7299 6947 NA NA
## 677 865.5000 6280 5843 NA NA
## 678 1141.8000 3814 3575 NA NA
## 679 1650.2000 2849 2656 NA NA
## 680 1810.6000 2773 2591 NA NA
## 681 3250.4000 3114 2732 NA NA
## 682 3808.2000 2791 2557 NA NA
## 683 3633.1000 3375 3071 NA NA
## 684 4692.5000 3686 3371 NA NA
## 685 5537.3000 NA NA 3626 3175
## 686 10774.9000 NA NA 3492 2948
## 687 12012.5000 NA NA 4303 3311
## 688 9686.6000 NA NA 6409 5615
## 689 12259.5000 NA NA 4553 4069
## 690 15427.7000 NA NA 4017 3436
## 691 16805.2000 NA NA 3107 2520
## 692 19540.4000 NA NA 3215 2065
## 693 23909.7000 NA NA 3034 1963
## 694 14785.8000 NA NA 3622 2311
## 695 16794.4000 NA NA 3480 2112
## 696 21396.3000 NA NA 3132 1957
## 697 19804.0000 NA NA 2610 1727
## 698 22682.7000 NA NA 2488 1640
## 699 317.1000 1758 1748 NA NA
## 700 320.8000 1561 1502 NA NA
## 701 732.0000 1645 1608 NA NA
## 702 649.2000 1582 1494 NA NA
## 703 433.1000 1744 1536 NA NA
## 704 539.4000 1557 1327 NA NA
## 705 795.4000 NA NA 1186 1100
## 706 876.2000 NA NA 1055 980
## 707 1407.5000 NA NA 1663 1520
## 708 1071.9000 NA NA 2024 1974
## 709 1141.7000 NA NA 1070 1023
## 710 1705.6000 NA NA 940 881
## 711 2768.7000 NA NA 672 588
## 712 3452.3000 NA NA 641 491
## 713 2789.6000 NA NA 556 475
## 714 4061.0000 NA NA 871 651
## 715 3339.5000 NA NA 705 449
## 716 2902.6000 NA NA 589 394
## 717 5341.7000 NA NA 391 285
## 718 5176.6000 NA NA 490 343
## 719 116.0000 2376 2368 NA NA
## 720 173.5000 2626 2561 NA NA
## 721 277.7000 2736 2643 NA NA
## 722 253.2000 2646 2585 NA NA
## 723 300.1000 2334 2297 NA NA
## 724 485.5000 1901 1880 NA NA
## 725 789.9000 NA NA 1471 1437
## 726 829.8000 NA NA 1395 1374
## 727 1266.8000 NA NA 1597 1514
## 728 1142.8000 NA NA 2618 2527
## 729 888.8000 NA NA 1997 1924
## 730 1460.9000 NA NA 1775 1587
## 731 2362.8000 NA NA 1125 1124
## 732 2298.2000 NA NA 1125 969
## 733 2433.1000 NA NA 1213 1042
## 734 3141.4000 NA NA 1527 1450
## 735 2816.5000 NA NA 1218 1063
## 736 3870.0000 NA NA 1103 998
## 737 3695.0000 NA NA 1003 919
## 738 10857.7000 NA NA 980 896
## 739 0.6470 NA NA NA NA
## 740 0.9680 NA NA NA NA
## 741 1843.0000 4193 3868 NA NA
## 742 2360.0000 8327 7762 NA NA
## 743 2375.0000 6146 5659 NA NA
## 744 1936.0000 5859 5001 NA NA
## 745 2168.0000 3571 3257 NA NA
## 746 6342.8000 3232 2918 NA NA
## 747 5819.7000 3801 3094 NA NA
## 748 6430.2000 5230 4331 NA NA
## 749 6622.5000 4752 4039 NA NA
## 750 8725.2000 5870 4702 NA NA
## 751 12126.8000 4904 4407 NA NA
## 752 14723.0000 NA NA 4869 4286
## 753 23475.1000 NA NA 4899 3863
## 754 28661.8000 NA NA 5883 4997
## 755 22754.8000 NA NA 11588 10749
## 756 26878.1000 NA NA 8366 7629
## 757 33398.8000 NA NA 6402 5895
## 758 46728.7000 NA NA 5054 4500
## 759 53539.9000 NA NA 4481 3966
## 760 85849.9000 NA NA 4430 3986
## 761 101042.1000 NA NA 5766 5240
## 762 87171.2000 NA NA 4641 4229
## 763 93050.9000 3583 3245 3583 3245
## 764 69478.9000 2970 2667 NA NA
## 765 67106.1000 2525 2247 NA NA
## 766 825.9000 1484 1315 NA NA
## 767 1430.6000 1379 1243 NA NA
## 768 1969.6000 2312 1917 NA NA
## 769 1934.8000 1749 1559 NA NA
## 770 2686.4000 2054 1894 NA NA
## 771 4103.8000 2239 1783 NA NA
## 772 4658.0000 NA NA 2064 1662
## 773 6991.9000 NA NA 2122 1611
## 774 13070.4000 NA NA 2684 2139
## 775 6562.0000 NA NA 4797 4333
## 776 5056.7000 NA NA 2880 2461
## 777 8739.5000 NA NA 2173 1855
## 778 11224.2000 NA NA 1793 1555
## 779 13610.3000 NA NA 1675 1325
## 780 16918.7000 NA NA 1734 1515
## 781 13383.1000 NA NA 1915 1552
## 782 17512.3000 NA NA 1411 1218
## 783 17841.5000 1130 976 1130 976
## 784 12702.9000 1031 820 NA NA
## 785 20116.5000 996 861 NA NA
## 786 164.2000 1274 1172 NA NA
## 787 207.2000 1292 1207 NA NA
## 788 233.1000 NA NA NA NA
## 789 236.6000 NA NA NA NA
## 790 432.3000 NA NA NA NA
## 791 702.2000 NA NA NA NA
## 792 549.1000 NA NA NA NA
## 793 737.4000 NA NA NA NA
## 794 1344.4000 NA NA NA NA
## 795 1429.9000 NA NA NA NA
## 796 947.2000 NA NA NA NA
## 797 1160.0000 NA NA NA NA
## 798 1393.0000 NA NA NA NA
## 799 1321.1000 NA NA NA NA
## 800 757.4000 NA NA NA NA
## 801 779.1000 NA NA NA NA
## 802 673.9000 NA NA NA NA
## 803 667.5000 NA NA NA NA
## 804 1534.9000 NA NA NA NA
## 805 2277.3000 NA NA NA NA
## 806 0.1150 NA NA NA NA
## 807 0.1960 NA NA NA NA
## 808 588.6000 3184 2945 NA NA
## 809 688.6000 6622 6476 NA NA
## 810 664.8000 4890 4770 NA NA
## 811 551.0000 4018 3956 NA NA
## 812 656.6000 2691 2655 NA NA
## 813 1060.9000 2148 2074 NA NA
## 814 1229.0000 2454 2314 NA NA
## 815 1340.1000 2364 2266 NA NA
## 816 1923.8000 1862 1734 NA NA
## 817 3098.8000 1784 1767 NA NA
## 818 3866.3000 1350 1304 NA NA
## 819 5222.4000 NA NA 1305 1240
## 820 7491.4000 NA NA 1053 1043
## 821 10160.2000 NA NA 1603 1409
## 822 6871.4000 NA NA 5200 4972
## 823 11939.5000 NA NA 3429 3278
## 824 12841.6000 NA NA 2441 2333
## 825 11449.3000 NA NA 1941 1843
## 826 10288.8000 NA NA 1485 1304
## 827 12242.9000 NA NA 1663 1476
## 828 9180.1000 NA NA 2704 2484
## 829 12580.2000 NA NA 2444 2223
## 830 20103.3000 NA NA 1933 1800
## 831 22429.0000 NA NA NA 1500
## 832 27057.2000 NA NA NA 1300
## 833 3033.3000 1564 1482 NA NA
## 834 3704.0000 1836 1638 NA NA
## 835 5687.9000 1577 1450 NA NA
## 836 7734.1000 1149 759 NA NA
## 837 17167.6000 1858 1502 NA NA
## 838 22585.9000 1191 1089 NA NA
## 839 21319.7000 NA NA 1280 1182
## 840 22406.9000 NA NA 1571 1188
## 841 24621.8000 NA NA 3476 2488
## 842 14118.2000 NA NA 8252 6935
## 843 15204.7000 NA NA 3986 3509
## 844 23099.2000 NA NA 2603 2327
## 845 26561.6000 NA NA 2349 1842
## 846 22098.5000 NA NA 2109 1857
## 847 24737.6000 NA NA 2026 1759
## 848 39631.0000 NA NA 2441 2220
## 849 45771.3000 NA NA 1804 1600
## 850 46794.9000 NA NA 1591 1500
## 851 38832.6000 NA NA NA 1200
## 852 63630.6000 NA NA NA 1100
## 853 0.3490 NA NA NA NA
## 854 0.6390 NA NA NA NA
## 855 829.7000 15903 13925 NA NA
## 856 1168.0000 21080 18268 NA NA
## 857 1255.0000 14081 13604 NA NA
## 858 1662.0000 11574 10349 NA NA
## 859 2742.9000 10895 8867 NA NA
## 860 5251.9000 7879 7285 NA NA
## 861 5573.8000 8250 7415 NA NA
## 862 8944.4000 10433 7894 NA NA
## 863 12027.5000 10593 9968 NA NA
## 864 10760.5000 8838 8462 NA NA
## 865 16005.4000 8936 8388 NA NA
## 866 19141.5000 NA NA 9019 8255
## 867 28807.9000 NA NA 8083 7723
## 868 40659.9000 NA NA 9253 8685
## 869 30672.5000 NA NA 14412 13252
## 870 34514.9000 NA NA 9774 8923
## 871 52097.1000 NA NA 9609 8178
## 872 51036.2000 NA NA 6177 5571
## 873 73819.3000 NA NA 5665 4356
## 874 72029.5000 NA NA 4882 3906
## 875 63260.8000 NA NA 6154 5505
## 876 74447.7000 NA NA 5507 5070
## 877 90640.5000 5324 4519 5324 4519
## 878 98998.5000 5410 4612 NA NA
## 879 114038.8000 4362 4156 NA NA
## 880 0.5870 NA NA NA NA
## 881 1.0000 NA NA NA NA
## 882 2118.0000 12424 10465 NA NA
## 883 2871.0000 16196 13639 NA NA
## 884 2778.0000 12682 11270 NA NA
## 885 3289.0000 12489 11778 NA NA
## 886 4536.1000 6388 5733 NA NA
## 887 5957.1000 4704 4335 NA NA
## 888 5124.5000 4523 3991 NA NA
## 889 6316.8000 5022 4420 NA NA
## 890 9521.0000 4236 3770 NA NA
## 891 11098.2000 5584 5104 NA NA
## 892 17063.3000 4307 3666 NA NA
## 893 23494.7000 NA NA 4066 3563
## 894 41578.0000 NA NA 3719 3318
## 895 49146.0000 NA NA 6212 3977
## 896 54232.4000 NA NA 16491 15312
## 897 45729.1000 NA NA 8788 8122
## 898 71130.3000 NA NA 7413 5926
## 899 76137.9000 NA NA 4756 4003
## 900 81875.0000 NA NA 3309 2645
## 901 88647.9000 NA NA 3650 2912
## 902 95743.9000 NA NA 4888 3973
## 903 97262.7000 NA NA 4856 3519
## 904 96696.2000 4665 2732 4665 2732
## 905 82872.6000 3756 2428 NA NA
## 906 90314.4000 3874 2873 NA NA
## 907 241.1000 1181 1091 NA NA
## 908 312.2000 1313 1219 NA NA
## 909 324.1000 1423 1330 NA NA
## 910 314.6000 1166 1130 NA NA
## 911 482.1000 965 864 NA NA
## 912 472.0000 1048 976 NA NA
## 913 683.6000 NA NA 621 588
## 914 929.5000 NA NA 514 431
## 915 992.7000 NA NA 699 545
## 916 803.9000 NA NA 1802 1601
## 917 816.9000 NA NA 1123 1036
## 918 1543.1000 NA NA 859 775
## 919 1674.0000 NA NA 525 446
## 920 1667.6000 NA NA 376 288
## 921 1904.6000 NA NA 509 376
## 922 2638.3000 NA NA 692 552
## 923 2878.9000 NA NA 636 582
## 924 2591.2000 651 516 651 516
## 925 3010.2000 593 419 NA NA
## 926 3855.0000 640 391 NA NA
## 927 758.9000 993 749 NA NA
## 928 1145.1000 840 735 NA NA
## 929 885.7000 1191 1013 NA NA
## 930 1211.8000 1177 945 NA NA
## 931 2536.0000 1602 1416 NA NA
## 932 3643.5000 1277 967 NA NA
## 933 2241.7000 NA NA 1810 1194
## 934 2975.7000 NA NA 1982 1038
## 935 5237.3000 NA NA 2167 1322
## 936 4334.6000 NA NA 2402 2005
## 937 5933.6000 NA NA 1607 1251
## 938 10161.2000 NA NA 1363 1130
## 939 10583.0000 NA NA 1000 747
## 940 9627.4000 NA NA 820 569
## 941 12947.9000 NA NA 910 584
## 942 6213.7000 NA NA 1139 852
## 943 9329.4000 NA NA 996 812
## 944 9263.0000 680 551 680 551
## 945 12080.3000 506 407 NA NA
## 946 7360.4000 476 403 NA NA
## 947 0.1320 NA NA NA NA
## 948 0.2100 NA NA NA NA
## 949 268.9000 23360 23360 NA NA
## 950 394.9000 18706 18310 NA NA
## 951 400.4000 10088 8740 NA NA
## 952 850.8000 4912 3604 NA NA
## 953 312.4000 5015 1032 NA NA
## 954 782.6000 652 224 NA NA
## 955 860.5000 773 620 NA NA
## 956 886.8000 1115 966 NA NA
## 957 1788.9000 1733 1507 NA NA
## 958 2203.5000 2081 1676 NA NA
## 959 2745.1000 1570 1389 NA NA
## 960 3273.7000 NA NA 1364 1182
## 961 4226.9000 NA NA 2065 1147
## 962 6676.4000 NA NA 2589 1344
## 963 5561.4000 NA NA 5024 4185
## 964 7709.7000 NA NA 3622 2909
## 965 7430.0000 NA NA 3105 1990
## 966 10281.6000 NA NA 1946 1328
## 967 14183.2000 NA NA 1385 1019
## 968 11738.6000 NA NA 1254 1010
## 969 6916.7000 NA NA 2082 1681
## 970 6916.8000 NA NA 1869 1400
## 971 8033.1000 1764 911 1701 911
## 972 8800.6000 1184 789 NA NA
## 973 9929.5000 982 671 NA NA
## 974 0.1820 NA NA NA NA
## 975 0.3180 NA NA NA NA
## 976 617.1000 10897 3293 NA NA
## 977 1172.0000 7187 4882 NA NA
## 978 972.0000 4167 3688 NA NA
## 979 1410.0000 4459 4102 NA NA
## 980 2384.0000 3142 2797 NA NA
## 981 2845.0000 2652 2417 NA NA
## 982 2883.0000 3297 2202 NA NA
## 983 3228.0000 3739 2328 NA NA
## 984 5513.0000 3500 2341 NA NA
## 985 6831.1000 6070 2702 NA NA
## 986 8261.4000 4465 2697 NA NA
## 987 14926.1000 NA NA 5279 2267
## 988 17014.7000 NA NA 6452 2078
## 989 15433.4000 NA NA 7791 2005
## 990 17071.9000 NA NA 7977 4401
## 991 19445.3000 NA NA 6006 3280
## 992 28117.3000 NA NA 4160 2298
## 993 24656.3000 NA NA 3469 1642
## 994 29319.2000 NA NA 2546 1447
## 995 34974.8000 NA NA 2573 1499
## 996 25064.5000 NA NA 2518 1937
## 997 52608.7000 NA NA 2639 1818
## 998 46465.6000 1799 1253 1799 1253
## 999 77328.9000 1581 1208 NA NA
## 1000 79002.9000 1608 1284 NA NA
## 1001 1091.9000 1024 832 NA NA
## 1002 1464.6000 1134 998 NA NA
## 1003 2441.0000 1237 1107 NA NA
## 1004 3453.3000 1539 1090 NA NA
## 1005 4018.3000 1740 1249 NA NA
## 1006 3305.0000 1709 1305 NA NA
## 1007 21658.6000 NA NA 3265 1002
## 1008 9355.5000 NA NA 3628 984
## 1009 9923.7000 NA NA 1784 972
## 1010 7568.3000 NA NA 2197 1522
## 1011 7086.7000 NA NA 1497 1070
## 1012 7017.7000 NA NA 1529 904
## 1013 7690.3000 NA NA 1503 692
## 1014 24624.2000 NA NA 856 508
## 1015 18820.0000 NA NA 725 510
## 1016 17271.1000 NA NA 1303 1033
## 1017 9673.9000 NA NA 1029 724
## 1018 8627.6000 726 550 726 550
## 1019 16494.2000 853 590 NA NA
## 1020 8871.7000 884 570 NA NA
## 1021 1011.1000 1987 1564 NA NA
## 1022 1020.4000 1872 1514 NA NA
## 1023 1262.0000 1914 1761 NA NA
## 1024 1513.3000 1630 1610 NA NA
## 1025 1341.8000 1583 1564 NA NA
## 1026 1695.6000 1499 1461 NA NA
## 1027 2704.6000 NA NA 2101 1271
## 1028 6171.3000 NA NA 1502 872
## 1029 9619.3000 NA NA 1615 1069
## 1030 12543.8000 NA NA 6486 2213
## 1031 10405.9000 NA NA 5656 1615
## 1032 21659.3000 NA NA 4017 1314
## 1033 21764.7000 NA NA 2659 822
## 1034 16013.7000 NA NA 2127 898
## 1035 14810.1000 NA NA 1352 795
## 1036 16387.6000 NA NA 1787 979
## 1037 30329.7000 NA NA 1310 874
## 1038 46821.4000 1584 1037 1584 1037
## 1039 30015.3000 2168 1020 NA NA
## 1040 59890.1000 1823 1072 NA NA
## 1041 113.0000 738 704 NA NA
## 1042 100.3000 693 552 NA NA
## 1043 478.8000 1172 1127 NA NA
## 1044 329.7000 1717 1541 NA NA
## 1045 417.8000 1898 1827 NA NA
## 1046 510.2000 2087 2065 NA NA
## 1047 145.7000 NA NA NA NA
## 1048 180.0000 NA NA NA NA
## 1049 130.6000 NA NA NA NA
## 1050 277.3000 NA NA NA NA
## 1051 434.4000 NA NA NA NA
## 1052 580.6000 NA NA NA NA
## 1053 509.8000 NA NA NA NA
## 1054 1762.7000 NA NA NA NA
## 1055 1922.0000 NA NA NA NA
## 1056 1514.7000 NA NA NA NA
## 1057 1445.7000 NA NA NA NA
## 1058 1148.1000 NA NA NA NA
## 1059 700.8000 NA NA NA NA
## 1060 1859.9000 NA NA NA NA
## 1061 3380.7000 NA NA NA NA
## 1062 6653.6000 39 39 NA NA
## 1063 7417.3000 63 63 NA NA
## 1064 6730.0000 43 43 NA NA
## 1065 NA NA NA NA NA
## 1066 0.3821 NA NA NA NA
## 1067 0.8498 NA NA NA NA
## 1068 0.5754 NA NA NA NA
## 1069 82.8740 NA NA NA NA
## 1070 73.9510 NA NA NA NA
## 1071 63.1237 NA NA NA NA
## 1072 250.7820 NA NA NA NA
## 1073 136.4000 NA NA NA NA
## 1074 165.9000 NA NA NA NA
## 1075 183.4000 NA NA NA NA
## 1076 731.3000 NA NA NA NA
## 1077 1205.2000 NA NA NA NA
## 1078 931.2000 NA NA NA NA
## 1079 1840.2000 NA NA NA NA
## 1080 1882.6000 NA NA NA NA
## 1081 848.6000 NA NA 5104 5068
## 1082 2262.8000 NA NA 4821 4817
## 1083 3015.9000 NA NA 2738 2738
## 1084 3818.5000 NA NA 4150 4150
## 1085 5276.0000 NA NA 4470 4470
## 1086 4466.9000 NA NA 3959 3959
## 1087 1402.1000 2560 2560 2560 2560
## 1088 1405.9000 2458 2458 NA NA
## 1089 8575.5000 2282 2282 NA NA
## 1090 0.1330 NA NA NA NA
## 1091 0.2340 NA NA NA NA
## 1092 690.5000 7656 6769 NA NA
## 1093 620.7000 7179 6340 NA NA
## 1094 708.6000 3714 3356 NA NA
## 1095 661.6000 3073 2571 NA NA
## 1096 1277.5000 1393 1267 NA NA
## 1097 3001.2000 1339 1175 NA NA
## 1098 3782.8000 1717 1449 NA NA
## 1099 4877.4000 2467 1560 NA NA
## 1100 10220.5000 2859 1415 NA NA
## 1101 13724.0000 1741 1324 NA NA
## 1102 17086.5000 1466 1015 NA NA
## 1103 16906.0000 NA NA 1261 959
## 1104 22215.9000 NA NA 1044 761
## 1105 34303.9000 NA NA 3248 1205
## 1106 35294.3000 NA NA 7037 4231
## 1107 27934.3000 NA NA 3841 2657
## 1108 32265.9000 NA NA 2147 1912
## 1109 22550.1000 NA NA 1524 1393
## 1110 22516.1000 NA NA 1344 1283
## 1111 33901.8000 NA NA 1353 1260
## 1112 37722.4000 NA NA 1822 1709
## 1113 46900.5000 NA NA 1672 1413
## 1114 63930.6000 NA NA 1395 1229
## 1115 93562.1000 NA NA NA 972
## 1116 48947.4000 NA NA NA 1285
## 1117 0.1010 NA NA NA NA
## 1118 0.1680 NA NA NA NA
## 1119 888.6000 3048 2869 NA NA
## 1120 566.2000 5018 4296 NA NA
## 1121 645.5000 2636 2275 NA NA
## 1122 651.9000 2888 2397 NA NA
## 1123 920.1000 1249 1038 NA NA
## 1124 1842.0000 1166 943 NA NA
## 1125 1783.0000 1464 1004 NA NA
## 1126 2663.0000 1287 962 NA NA
## 1127 2682.0000 1307 964 NA NA
## 1128 3308.7000 1666 1338 NA NA
## 1129 2685.5000 1341 1066 NA NA
## 1130 3462.5000 NA NA 1688 792
## 1131 6280.9000 NA NA 1477 729
## 1132 8698.5000 NA NA 1722 958
## 1133 11835.6000 NA NA 3837 3182
## 1134 10002.9000 NA NA 2479 1600
## 1135 19412.4000 NA NA 2128 1376
## 1136 23875.0000 NA NA 1701 967
## 1137 12694.5000 NA NA 1691 822
## 1138 14482.8000 NA NA 1616 1027
## 1139 15002.0000 NA NA 1860 1537
## 1140 11638.3000 NA NA 1519 1275
## 1141 14840.6000 856 654 856 654
## 1142 18573.3000 604 422 NA NA
## 1143 19720.5000 774 537 NA NA
## 1144 0.1760 NA NA NA NA
## 1145 0.2310 NA NA NA NA
## 1146 328.9000 4079 3826 NA NA
## 1147 403.3000 5465 4950 NA NA
## 1148 456.6000 2845 2829 NA NA
## 1149 670.8000 2959 2882 NA NA
## 1150 1638.4000 1996 1886 NA NA
## 1151 2245.8000 1333 1251 NA NA
## 1152 2694.5000 1964 1088 NA NA
## 1153 3271.4000 1612 1447 NA NA
## 1154 2773.5000 1191 1082 NA NA
## 1155 3054.9000 1424 1269 NA NA
## 1156 4332.4000 1123 1027 NA NA
## 1157 5333.3000 NA NA 1267 1033
## 1158 10688.0000 NA NA 1117 688
## 1159 35354.6000 NA NA 1482 826
## 1160 26156.0000 NA NA 2433 1878
## 1161 29461.7000 NA NA 1437 1237
## 1162 27829.0000 NA NA 1140 910
## 1163 36590.0000 NA NA 899 691
## 1164 42968.1000 NA NA 877 641
## 1165 42614.2000 NA NA 1185 733
## 1166 42402.6000 NA NA 1607 760
## 1167 38676.3000 NA NA 1199 732
## 1168 28422.7000 819 527 819 527
## 1169 31488.9000 623 396 NA NA
## 1170 33521.5000 869 387 NA NA
## 1171 289.4000 297 284 NA NA
## 1172 463.8000 386 338 NA NA
## 1173 560.4000 485 430 NA NA
## 1174 710.5000 477 456 NA NA
## 1175 944.5000 545 501 NA NA
## 1176 1121.7000 284 243 NA NA
## 1177 1470.7000 NA NA 292 281
## 1178 1881.0000 NA NA 878 306
## 1179 4311.0000 NA NA 767 298
## 1180 3040.9000 NA NA 624 476
## 1181 8208.3000 NA NA 634 309
## 1182 4561.4000 NA NA 641 291
## 1183 4143.3000 NA NA 478 188
## 1184 4879.8000 NA NA 411 198
## 1185 4982.6000 NA NA 489 193
## 1186 5053.8000 NA NA 426 269
## 1187 4005.9000 NA NA 479 257
## 1188 8930.7000 409 227 409 227
## 1189 8409.0000 434 168 NA NA
## 1190 8716.9000 569 211 NA NA
## 1191 0.1630 NA NA NA NA
## 1192 0.2190 NA NA NA NA
## 1193 348.1000 4119 3530 NA NA
## 1194 516.0000 3040 2570 NA NA
## 1195 562.0000 3070 2821 NA NA
## 1196 489.7000 3213 2795 NA NA
## 1197 424.7000 2338 1973 NA NA
## 1198 1257.2000 1438 1154 NA NA
## 1199 866.6000 1427 1214 NA NA
## 1200 1384.5000 2282 2070 NA NA
## 1201 2644.0000 1953 1621 NA NA
## 1202 2177.7000 1781 1534 NA NA
## 1203 3165.3000 1995 1731 NA NA
## 1204 3998.9000 NA NA 1664 1492
## 1205 6727.0000 NA NA 1709 1504
## 1206 9294.7000 NA NA 1249 1106
## 1207 15626.9000 NA NA 1954 1647
## 1208 23478.7000 NA NA 1440 1242
## 1209 20212.6000 NA NA 1296 1176
## 1210 22923.5000 NA NA 1302 1109
## 1211 16603.2000 NA NA 1167 909
## 1212 10547.0000 NA NA 989 822
## 1213 9145.0000 NA NA 1273 1041
## 1214 12568.1000 NA NA 1261 963
## 1215 15758.9000 987 796 987 796
## 1216 14669.2000 902 707 NA NA
## 1217 20275.9000 1065 780 NA NA
## 1218 0.2700 NA NA NA NA
## 1219 0.4360 NA NA NA NA
## 1220 1454.0000 3957 3670 NA NA
## 1221 1714.0000 7323 6211 NA NA
## 1222 1768.0000 5080 4539 NA NA
## 1223 1586.0000 4076 3695 NA NA
## 1224 2181.0000 2554 2365 NA NA
## 1225 2813.0000 2886 2734 NA NA
## 1226 4002.0000 3908 3720 NA NA
## 1227 4691.0000 5354 5088 NA NA
## 1228 7994.0000 5242 5034 NA NA
## 1229 10533.5000 4951 4788 NA NA
## 1230 15917.6000 4679 4456 NA NA
## 1231 18840.3000 NA NA 3735 3507
## 1232 20782.9000 NA NA 3702 3153
## 1233 21519.8000 NA NA 3919 3334
## 1234 15095.9000 NA NA 7479 6645
## 1235 14304.5000 NA NA 5274 4821
## 1236 23589.7000 NA NA 3946 3512
## 1237 23832.9000 NA NA 3197 2775
## 1238 24961.5000 NA NA 3155 2741
## 1239 24093.6000 NA NA 3961 3424
## 1240 18978.7000 NA NA 5231 4882
## 1241 16153.6000 NA NA 5609 5315
## 1242 19134.2000 4122 3932 4122 3932
## 1243 20038.7000 3877 3501 NA NA
## 1244 31591.3000 3092 2811 NA NA
## 1245 889.0000 996 862 NA NA
## 1246 1107.0000 1211 907 NA NA
## 1247 2378.0000 2210 1818 NA NA
## 1248 1322.0000 1930 1472 NA NA
## 1249 2251.3000 2379 2133 NA NA
## 1250 3587.9000 2230 2043 NA NA
## 1251 4934.5000 NA NA 1895 1631
## 1252 7072.5000 NA NA 1454 1209
## 1253 6090.0000 NA NA 1723 1227
## 1254 2616.9000 NA NA 2784 2093
## 1255 5809.1000 NA NA 1716 1277
## 1256 7612.0000 NA NA 1189 951
## 1257 6309.5000 NA NA 1558 964
## 1258 3880.3000 NA NA 1298 795
## 1259 22378.1000 NA NA 1153 1010
## 1260 4694.9000 NA NA 1195 1086
## 1261 7000.2000 NA NA 1124 978
## 1262 9770.6000 540 464 540 464
## 1263 7981.2000 474 359 NA NA
## 1264 11918.2000 480 431 NA NA
## 1265 925.0000 1713 1609 NA NA
## 1266 754.0000 1507 1402 NA NA
## 1267 436.6000 2377 2202 NA NA
## 1268 966.4000 2022 1938 NA NA
## 1269 3348.4000 2437 2237 NA NA
## 1270 2262.1000 2280 2159 NA NA
## 1271 1834.0000 NA NA 2216 2157
## 1272 1823.0000 NA NA 1656 1590
## 1273 3221.6000 NA NA 1382 1228
## 1274 1059.6000 NA NA 2231 2159
## 1275 1521.2000 NA NA 1411 1295
## 1276 3290.2000 NA NA 956 953
## 1277 939.0000 1915 1782 NA NA
## 1278 1133.0000 1600 1462 NA NA
## 1279 491.1000 3571 3294 NA NA
## 1280 426.9000 3742 3592 NA NA
## 1281 1554.8000 4254 4038 NA NA
## 1282 2320.9000 2960 2785 NA NA
## 1283 2997.3000 NA NA 1602 1475
## 1284 4991.9000 NA NA 1453 1343
## 1285 5726.8000 NA NA 1313 1253
## 1286 2630.7000 NA NA 2621 2396
## 1287 3255.2000 NA NA 1603 1494
## 1288 5848.7000 NA NA 1211 1199
## 1289 6508.2000 NA NA 968 898
## 1290 10388.6000 NA NA 896 849
## 1291 1446.0000 1131 1009 NA NA
## 1292 2366.0000 1155 1040 NA NA
## 1293 1554.0000 2379 2251 NA NA
## 1294 2572.0000 2364 2266 NA NA
## 1295 8515.7000 2321 2202 NA NA
## 1296 10834.2000 1940 1877 NA NA
## 1297 7991.3000 NA NA 2060 1987
## 1298 8775.3000 NA NA 1494 1417
## living_space migration n_companies new_hospital_beds new_housing
## 1 12.80 NA NA 120 205.5
## 2 14.80 NA NA 130 270.5
## 3 15.90 NA 12908 112 153.2
## 4 16.10 NA 14330 0 112.3
## 5 16.40 NA 15229 0 125.3
## 6 17.00 NA 16222 6 187.1
## 7 17.90 NA 17587 154 202.5
## 8 18.20 NA 19071 0 195.8
## 9 18.60 NA 21035 0 201.1
## 10 19.00 NA 23092 270 161.7
## 11 18.50 NA 25485 270 208.0
## 12 18.90 NA 27503 0 186.5
## 13 19.20 NA 29825 123 227.1
## 14 19.70 NA 26981 0 250.3
## 15 20.30 NA 28620 307 358.9
## 16 20.70 NA 30443 370 384.1
## 17 21.20 NA 31347 0 389.9
## 18 21.00 3542 31561 0 391.0
## 19 21.10 10002 30897 0 337.7
## 20 21.30 8925 29765 165 355.2
## 21 21.60 3331 31343 11 369.5
## 22 22.10 2459 32112 77 453.1
## 23 22.80 -667 33947 0 608.6
## 24 23.40 -3781 33691 512 483.2
## 25 23.90 -2074 33173 0 381.8
## 26 24.50 813 31581 NA 520.3
## 27 25.20 1350 29412 NA 482.2
## 28 18.70 NA 4142 0 24.0
## 29 19.00 NA 4500 28 32.0
## 30 19.30 NA 4756 60 30.0
## 31 19.50 NA 4937 0 30.5
## 32 19.80 NA 5172 0 22.1
## 33 20.10 NA 5502 0 18.9
## 34 20.30 NA 4855 0 16.0
## 35 20.60 NA 5242 62 29.6
## 36 20.80 NA 5416 0 34.3
## 37 21.10 NA 5450 0 38.1
## 38 21.20 -595 5720 0 19.2
## 39 21.60 -1896 5786 0 33.1
## 40 22.00 -1627 5261 0 46.6
## 41 19.80 -809 5463 0 46.3
## 42 20.00 553 5615 0 47.7
## 43 20.30 -119 5722 0 53.5
## 44 20.60 -73 5554 0 50.4
## 45 20.90 -176 5237 0 64.4
## 46 21.00 -109 4771 NA 23.6
## 47 21.20 171 4438 NA 34.4
## 48 17.60 NA 2061 40 9.7
## 49 17.70 NA 2155 70 10.8
## 50 17.80 NA 2275 0 2.8
## 51 17.60 NA 2309 0 7.3
## 52 17.70 NA 2430 0 2.7
## 53 18.00 NA 2504 0 5.9
## 54 18.20 NA 1961 0 7.8
## 55 18.40 NA 2056 0 11.3
## 56 18.60 NA 2081 0 10.5
## 57 18.60 NA 2159 0 16.3
## 58 19.80 286 2145 0 13.3
## 59 19.90 40 1926 120 11.6
## 60 20.00 66 1832 0 12.6
## 61 19.90 2133 1915 0 9.7
## 62 20.00 -254 1905 0 9.3
## 63 20.10 467 1900 0 6.9
## 64 20.30 -199 1889 0 8.4
## 65 20.50 -223 1792 0 5.5
## 66 20.70 -538 1711 NA 6.9
## 67 20.90 100 1570 NA 5.8
## 68 12.70 NA NA 280 248.1
## 69 15.30 NA NA 0 297.5
## 70 16.00 NA 23220 300 305.4
## 71 16.60 NA 25015 0 305.6
## 72 17.10 NA 27010 0 307.8
## 73 17.60 NA 28884 0 313.4
## 74 17.90 NA 30921 0 342.6
## 75 18.50 NA 32923 0 402.9
## 76 19.20 NA 35146 0 428.6
## 77 20.20 NA 37354 150 440.5
## 78 20.20 NA 40612 15 488.9
## 79 20.90 NA 22758 0 534.3
## 80 21.70 NA 26480 0 625.1
## 81 22.90 NA 31588 93 862.6
## 82 23.70 NA 35534 0 1174.0
## 83 24.90 NA 39361 0 1221.7
## 84 25.90 NA 42129 0 825.1
## 85 26.30 6549 44725 0 1013.1
## 86 26.50 16268 45427 0 1078.0
## 87 27.40 17668 47420 0 1566.3
## 88 28.10 19157 50720 0 1304.0
## 89 29.20 20522 58837 NA 1719.3
## 90 30.70 20732 63411 NA 2009.5
## 91 32.20 23408 65003 NA 2128.1
## 92 33.10 12147 63353 NA 2451.1
## 93 34.70 13396 60246 NA 2020.8
## 94 36.40 10055 49124 NA 1850.0
## 95 18.10 NA 2786 0 35.1
## 96 18.40 NA 2881 0 54.8
## 97 18.80 NA 3032 0 42.3
## 98 15.80 NA 3266 0 42.0
## 99 16.00 NA 2119 0 31.8
## 100 16.30 NA 2336 0 31.5
## 101 16.60 NA 2615 0 61.9
## 102 17.10 NA 2808 130 103.8
## 103 17.60 NA 3028 0 118.5
## 104 18.10 NA 3154 0 105.2
## 105 18.40 284 3250 0 102.9
## 106 18.70 1568 3223 0 104.4
## 107 19.00 1175 3319 24 92.7
## 108 19.30 353 3410 0 92.6
## 109 19.60 -264 3418 NA 93.2
## 110 20.10 -645 3578 NA 95.1
## 111 20.50 -237 3583 NA 95.2
## 112 22.00 -13 3598 NA 96.4
## 113 22.40 -232 3346 NA 62.1
## 114 22.80 -768 2803 NA 68.6
## 115 17.00 NA 6391 0 53.9
## 116 17.20 NA 6815 0 22.9
## 117 17.50 NA 7318 35 30.2
## 118 15.60 NA 7981 0 67.9
## 119 15.80 NA 4381 0 76.4
## 120 15.40 NA 5158 0 52.0
## 121 15.90 NA 6191 0 167.9
## 122 16.20 NA 7016 0 199.1
## 123 16.50 NA 7854 0 197.3
## 124 16.80 NA 8392 0 173.3
## 125 16.20 2845 8779 0 178.7
## 126 16.40 4659 8508 0 239.8
## 127 16.60 4542 8768 0 233.6
## 128 16.80 5283 9126 0 261.0
## 129 16.90 5496 9377 NA 308.4
## 130 17.50 5651 9203 NA 274.0
## 131 17.70 4850 8688 NA 260.8
## 132 20.60 3892 8615 NA 248.3
## 133 23.50 3535 8528 NA 268.4
## 134 24.80 769 7937 NA 276.0
## 135 15.60 NA 14433 0 93.3
## 136 16.00 NA 15309 0 103.6
## 137 16.30 NA 16184 0 87.4
## 138 16.90 NA 17158 0 94.2
## 139 17.10 NA 9685 0 150.2
## 140 17.40 NA 11262 0 202.5
## 141 18.00 NA 13451 0 440.9
## 142 18.80 NA 15307 0 501.1
## 143 19.80 NA 17090 0 470.0
## 144 20.80 NA 18294 30 367.3
## 145 21.60 4123 19579 150 416.5
## 146 21.10 15382 20244 432 465.2
## 147 21.10 6205 21249 0 581.2
## 148 19.90 26247 21625 340 301.5
## 149 20.20 -7810 21400 NA 439.5
## 150 20.00 10396 22308 NA 283.4
## 151 19.90 9986 21459 NA 220.9
## 152 20.50 12781 21217 NA 117.6
## 153 20.50 14669 21140 NA 357.8
## 154 20.80 4876 18524 NA 297.1
## 155 14.80 NA 76 NA 10.4
## 156 16.60 NA 296 NA 0.3
## 157 16.80 NA 327 NA 0.0
## 158 17.20 NA 405 NA 0.1
## 159 17.60 NA 400 NA 5.5
## 160 15.20 NA 430 NA 0.0
## 161 16.10 NA 497 NA 0.0
## 162 15.80 NA 547 NA 3.2
## 163 16.10 NA 539 NA 0.0
## 164 18.30 NA 601 NA 1.9
## 165 20.40 NA 670 152 0.0
## 166 19.20 NA 671 0 0.0
## 167 15.30 NA 3210 450 309.5
## 168 17.30 NA 16652 0 403.1
## 169 19.50 NA 18397 130 229.9
## 170 19.30 NA 20201 0 284.8
## 171 18.50 NA 22078 0 205.2
## 172 19.20 NA 23777 0 206.6
## 173 19.30 NA 25311 0 206.1
## 174 19.50 NA 25566 0 178.1
## 175 19.60 NA 27665 0 242.3
## 176 19.00 NA 29758 0 294.5
## 177 19.30 NA 32429 96 425.8
## 178 19.70 NA 36379 0 531.0
## 179 20.10 NA 36699 30 656.1
## 180 20.60 NA 39894 150 769.0
## 181 20.70 NA 44767 416 691.1
## 182 21.30 NA 46020 0 472.9
## 183 21.70 13550 47163 167 624.9
## 184 21.80 16227 46021 250 688.9
## 185 22.00 15805 47513 0 703.6
## 186 22.20 15462 50734 194 708.3
## 187 22.60 12121 52773 0 614.4
## 188 23.30 9269 54926 0 707.8
## 189 23.70 10719 53907 0 922.3
## 190 24.10 4841 52198 0 676.9
## 191 24.60 2478 51362 0 741.5
## 192 25.30 -2431 45676 429 894.6
## 193 18.70 NA 1023 0 12.0
## 194 18.90 NA 1148 0 17.2
## 195 19.40 NA 1200 0 23.7
## 196 19.70 NA 1290 0 14.9
## 197 20.00 NA 1390 0 10.4
## 198 20.70 NA 1539 0 24.1
## 199 21.00 NA 1677 0 14.4
## 200 21.40 NA 1757 0 25.0
## 201 21.70 NA 1894 0 30.7
## 202 21.90 NA 1973 0 19.0
## 203 22.10 -377 1973 0 8.8
## 204 22.40 -734 1714 0 13.0
## 205 22.60 -695 1791 0 12.5
## 206 23.00 -986 1934 0 14.2
## 207 23.40 -363 2006 0 27.4
## 208 23.80 -636 1898 0 32.1
## 209 24.10 -148 1909 120 37.1
## 210 24.20 283 1806 0 20.2
## 211 24.40 188 1703 0 23.5
## 212 24.50 803 1557 0 18.8
## 213 15.60 NA 1059 0 7.1
## 214 16.80 NA 905 0 11.4
## 215 17.00 NA 949 0 4.3
## 216 18.00 NA 961 0 10.4
## 217 18.10 NA 966 0 6.3
## 218 18.20 NA 1030 0 3.8
## 219 19.70 NA 2825 0 0.0
## 220 19.60 NA 2574 0 0.8
## 221 19.60 NA 2682 0 2.2
## 222 20.70 NA 2722 0 7.9
## 223 20.80 NA 2863 0 0.0
## 224 21.20 NA 3105 0 0.0
## 225 21.60 NA 2774 0 0.0
## 226 21.80 NA 2592 0 0.0
## 227 21.50 NA 2712 0 0.0
## 228 21.70 NA 2667 0 0.0
## 229 25.00 -2648 2542 0 0.0
## 230 24.50 782 2388 0 0.0
## 231 24.40 -1211 2287 0 4.2
## 232 24.50 -2864 2334 0 0.0
## 233 24.60 -2038 2321 0 0.0
## 234 24.40 -540 2303 0 1.4
## 235 24.30 -936 2331 0 0.0
## 236 24.10 162 2220 0 0.0
## 237 23.90 68 2166 110 0.0
## 238 23.70 -439 2162 0 0.0
## 239 13.40 NA NA 130 287.8
## 240 14.50 NA 5196 150 256.2
## 241 15.70 NA 15186 0 153.5
## 242 16.20 NA 17380 260 90.4
## 243 16.30 NA 19007 0 78.5
## 244 16.60 NA 20157 192 117.1
## 245 17.40 NA 21556 120 109.9
## 246 17.60 NA 23275 0 85.0
## 247 17.90 NA 26061 0 94.5
## 248 18.10 NA 28989 0 83.6
## 249 18.50 NA 30699 0 104.9
## 250 18.70 NA 33827 0 116.9
## 251 19.00 NA 37089 0 124.2
## 252 19.40 NA 35681 0 182.4
## 253 19.80 NA 38460 0 219.0
## 254 20.10 NA 42329 0 191.1
## 255 20.30 NA 39415 40 189.3
## 256 20.30 -1921 42516 0 334.0
## 257 20.80 7444 41923 0 380.9
## 258 21.10 3503 42902 66 367.6
## 259 21.30 4092 42979 0 353.5
## 260 21.40 1152 44646 150 244.1
## 261 21.50 1053 46651 0 134.2
## 262 21.70 -157 46627 NA 206.2
## 263 22.00 121 44639 NA 102.6
## 264 22.40 873 39929 NA 276.9
## 265 22.70 2891 35905 NA 229.9
## 266 18.70 NA 1622 0 6.3
## 267 19.00 NA 1711 0 24.8
## 268 19.00 NA 1851 0 6.6
## 269 19.20 NA 1915 0 14.9
## 270 19.20 NA 1940 0 7.5
## 271 19.30 NA 2035 0 19.2
## 272 19.30 NA 2028 0 16.9
## 273 19.00 NA 2107 0 10.0
## 274 19.20 NA 2355 0 17.3
## 275 19.40 NA 2253 0 31.6
## 276 19.40 73 2341 0 16.7
## 277 19.50 515 2371 81 32.3
## 278 19.70 -245 2445 0 30.9
## 279 20.20 119 2497 0 66.5
## 280 20.70 1679 2372 0 87.7
## 281 20.80 1468 2469 0 47.4
## 282 21.00 1672 2528 NA 56.0
## 283 21.40 97 2380 NA 52.5
## 284 21.60 -17 2476 NA 38.6
## 285 22.30 -511 2419 NA 68.3
## 286 15.90 NA 4024 0 14.7
## 287 16.10 NA 4242 0 21.3
## 288 16.40 NA 4370 0 19.6
## 289 16.90 NA 4558 0 18.1
## 290 17.10 NA 5010 0 16.3
## 291 17.40 NA 5399 0 30.1
## 292 18.10 NA 4730 0 29.8
## 293 18.80 NA 4972 0 30.8
## 294 19.70 NA 5422 0 44.3
## 295 19.90 NA 5134 0 52.6
## 296 21.00 -644 5258 0 60.8
## 297 21.30 -349 5227 0 31.4
## 298 21.60 -576 5269 0 72.5
## 299 22.20 -1828 5322 0 43.0
## 300 22.60 -551 5324 0 NA
## 301 23.30 -2150 5503 0 42.3
## 302 23.80 -1984 5598 NA 24.0
## 303 24.30 -1761 5081 NA 25.7
## 304 24.80 -1310 4823 NA 28.6
## 305 25.40 -1673 4237 NA 48.8
## 306 17.50 NA 1904 0 21.6
## 307 18.10 NA 1972 0 13.3
## 308 18.50 NA 2237 25 6.8
## 309 18.90 NA 2549 0 6.9
## 310 18.50 NA 2744 0 19.0
## 311 18.80 NA 2925 0 28.6
## 312 19.00 NA 3443 0 32.1
## 313 19.30 NA 3720 0 37.5
## 314 19.50 NA 4130 0 42.4
## 315 19.80 NA 3983 0 44.7
## 316 19.60 -413 4249 0 55.3
## 317 19.60 4160 4339 0 81.0
## 318 19.50 3215 4461 0 61.0
## 319 20.10 1687 4719 0 61.4
## 320 20.70 1184 4833 0 NA
## 321 21.10 122 5072 0 152.4
## 322 21.30 1795 5093 NA 107.9
## 323 21.10 914 4932 NA 100.3
## 324 21.30 1002 4928 NA 83.0
## 325 21.50 489 4516 NA 46.5
## 326 13.50 NA NA NA 133.9
## 327 14.90 NA NA 67 189.9
## 328 15.70 NA 8066 0 178.5
## 329 15.70 NA 8733 0 166.5
## 330 16.10 NA 9471 0 163.9
## 331 16.30 NA 10098 0 165.0
## 332 18.30 NA 12657 0 173.7
## 333 18.90 NA 14185 0 114.1
## 334 19.40 NA 16343 0 119.6
## 335 20.00 NA 22446 0 120.5
## 336 19.30 NA 24526 0 134.8
## 337 19.80 NA 24598 0 180.6
## 338 20.20 NA 29133 0 226.7
## 339 20.90 NA 14230 172 282.3
## 340 21.60 NA 13649 0 366.5
## 341 22.80 NA 15106 0 440.5
## 342 23.90 NA 15890 0 478.0
## 343 23.70 3381 16714 0 484.2
## 344 25.10 4881 16925 0 553.8
## 345 25.60 5586 17297 0 584.5
## 346 26.60 6008 17938 0 601.8
## 347 27.30 3873 18671 NA 514.7
## 348 29.20 1537 19379 NA 523.4
## 349 30.00 1712 19293 NA 443.4
## 350 29.60 -1451 17635 NA 373.1
## 351 30.40 1810 15311 NA 332.9
## 352 29.70 12363 13497 NA 422.9
## 353 20.50 1145 1811 0 64.3
## 354 21.40 421 1822 0 109.9
## 355 22.10 1095 1859 0 77.2
## 356 22.80 747 1843 0 87.7
## 357 22.80 927 1910 NA 76.3
## 358 23.90 955 1995 NA 69.1
## 359 23.90 1012 1919 NA 89.3
## 360 24.00 921 1731 NA 47.6
## 361 24.10 1527 1684 NA 62.6
## 362 24.60 2441 1651 NA 86.0
## 363 18.10 NA 3150 0 17.7
## 364 18.50 NA 4975 0 18.3
## 365 18.90 NA 7756 0 13.2
## 366 16.10 NA 9190 0 18.1
## 367 16.20 NA 5463 0 14.0
## 368 16.30 NA 6388 0 24.7
## 369 16.40 NA 2463 0 18.0
## 370 16.10 NA 2140 0 28.4
## 371 18.70 NA 2308 0 18.0
## 372 19.20 NA 2394 0 36.3
## 373 19.30 247 2380 0 46.2
## 374 19.60 1082 2407 0 50.8
## 375 20.00 368 2301 205 60.3
## 376 20.20 651 2318 0 47.9
## 377 20.40 205 2290 NA 34.4
## 378 20.70 -138 2200 NA 32.3
## 379 21.00 -455 2165 NA 40.1
## 380 23.30 -511 1871 NA 41.8
## 381 23.40 -648 1746 NA 17.4
## 382 23.90 -289 1670 NA 28.6
## 383 18.20 NA 1649 0 23.8
## 384 18.40 NA 6349 0 9.7
## 385 18.70 NA 6459 0 13.1
## 386 18.60 NA 7649 0 18.3
## 387 18.90 NA 3514 90 20.8
## 388 19.00 NA 4888 0 16.1
## 389 19.30 NA 1707 0 17.6
## 390 19.80 NA 1687 0 18.4
## 391 19.90 NA 1789 0 21.9
## 392 20.30 NA 1848 0 29.1
## 393 22.10 -376 1931 0 26.2
## 394 22.40 241 1914 0 28.5
## 395 22.60 -313 1948 0 20.4
## 396 22.70 99 2002 0 28.7
## 397 22.60 248 2034 NA 45.4
## 398 23.20 -108 2085 NA 44.2
## 399 23.50 -240 2081 NA 50.3
## 400 23.70 72 1799 NA 14.5
## 401 24.10 -254 1747 NA 28.4
## 402 24.80 369 1673 NA 31.3
## 403 18.80 NA 4893 0 69.6
## 404 19.40 NA 5545 0 39.1
## 405 19.80 NA 6035 0 46.7
## 406 18.10 NA 16851 0 53.5
## 407 18.30 NA 9774 0 54.2
## 408 18.50 NA 12014 0 66.1
## 409 19.00 NA 4581 0 89.5
## 410 19.20 NA 4371 0 80.2
## 411 20.00 NA 4631 0 91.4
## 412 20.00 NA 4759 0 90.5
## 413 20.10 2251 4918 0 82.0
## 414 20.20 1204 4918 0 92.1
## 415 20.40 1583 5023 0 66.6
## 416 20.60 337 5195 0 119.7
## 417 25.90 -175 5314 NA 68.3
## 418 27.00 -901 5501 NA 75.6
## 419 27.20 -46 5108 NA 41.6
## 420 27.30 3 4731 NA 68.5
## 421 27.50 304 4667 NA 71.4
## 422 27.80 619 4332 NA 62.9
## 423 14.20 NA 2415 NA 229.8
## 424 15.10 NA 2321 NA 296.7
## 425 15.70 NA 10770 NA 156.6
## 426 15.90 NA 12969 144 171.8
## 427 16.10 NA 14234 0 123.8
## 428 16.20 NA 15123 241 74.5
## 429 17.60 NA 16408 37 79.4
## 430 18.10 NA 17336 64 85.3
## 431 18.60 NA 18662 50 83.3
## 432 19.40 NA 20414 0 92.7
## 433 19.50 NA 22407 0 100.7
## 434 19.70 NA 24336 183 117.3
## 435 20.00 NA 26943 93 142.2
## 436 20.10 NA 25236 0 168.1
## 437 20.30 NA 26152 236 227.5
## 438 20.80 NA 25309 91 269.3
## 439 21.20 NA 26734 0 335.5
## 440 21.80 2027 27555 167 284.2
## 441 22.00 8265 27228 0 348.4
## 442 22.10 7387 27402 0 275.7
## 443 22.20 6500 28863 0 213.2
## 444 22.50 5193 30151 0 288.0
## 445 22.70 2495 31304 0 285.5
## 446 22.90 4131 30827 0 220.5
## 447 23.00 1746 28359 0 160.2
## 448 23.20 -787 27777 NA 172.3
## 449 23.50 -481 25135 NA 197.5
## 450 19.70 NA 3927 50 32.0
## 451 20.00 NA 4120 0 23.4
## 452 20.50 NA 4409 0 17.3
## 453 20.70 NA 4725 0 17.3
## 454 20.90 NA 4847 0 25.5
## 455 21.10 NA 5193 0 14.8
## 456 21.20 NA 4300 25 8.3
## 457 21.10 NA 4340 60 6.1
## 458 21.30 NA 4383 0 11.2
## 459 21.30 NA 4634 0 9.8
## 460 21.90 -1344 4883 0 2.2
## 461 22.10 -2237 5172 0 5.1
## 462 22.30 -2006 5402 0 12.7
## 463 22.70 -2649 5506 60 15.1
## 464 22.90 -1558 5685 0 44.8
## 465 23.10 -1503 5743 0 28.1
## 466 23.20 -1059 5657 0 23.0
## 467 23.40 -865 5450 0 18.6
## 468 23.60 -675 4664 NA 25.4
## 469 23.80 -627 4270 NA 23.3
## 470 14.30 NA 600 NA 112.5
## 471 14.50 NA 993 NA 108.8
## 472 15.70 NA 4797 660 145.1
## 473 16.40 NA 4990 0 88.6
## 474 16.60 NA 5206 0 45.0
## 475 16.80 NA 5240 0 63.3
## 476 17.90 NA 5477 0 44.1
## 477 18.10 NA 5802 0 46.4
## 478 18.30 NA 6124 0 49.3
## 479 18.70 NA 6530 0 63.7
## 480 18.90 NA 7055 105 54.1
## 481 19.20 NA 7561 0 40.6
## 482 20.00 NA 8197 0 95.9
## 483 21.00 NA 5859 0 106.5
## 484 21.20 NA 6327 0 122.8
## 485 21.80 NA 7137 0 142.4
## 486 22.20 NA 7458 0 113.1
## 487 21.90 220 7865 0 109.9
## 488 22.20 1144 8082 130 156.7
## 489 22.90 1358 8327 0 184.6
## 490 22.70 1956 9026 0 200.4
## 491 23.50 3736 9639 0 137.0
## 492 24.40 -667 10348 550 151.5
## 493 24.90 -621 10571 0 123.4
## 494 25.20 96 9910 0 94.2
## 495 25.70 329 9827 0 64.9
## 496 25.90 589 9064 0 84.6
## 497 14.50 NA NA NA 164.6
## 498 16.00 NA NA 120 194.2
## 499 18.40 NA 5826 0 46.5
## 500 18.60 NA 6369 0 63.1
## 501 19.40 NA 7133 0 47.2
## 502 19.30 NA 7690 0 45.2
## 503 20.40 NA 8070 0 45.4
## 504 20.70 NA 8826 0 26.6
## 505 20.90 NA 9252 0 32.0
## 506 21.10 NA 9591 0 37.0
## 507 21.10 NA 10432 0 25.0
## 508 21.30 NA 11141 0 35.8
## 509 21.50 NA 12019 268 29.4
## 510 21.70 NA 11230 79 74.1
## 511 21.80 NA 12330 0 94.7
## 512 22.20 NA 13581 0 126.3
## 513 22.40 NA 14140 0 54.6
## 514 22.50 52 13417 0 90.1
## 515 22.60 1142 13120 0 71.0
## 516 22.60 1326 13065 0 70.4
## 517 22.40 -734 13505 360 94.9
## 518 22.60 375 12660 43 62.3
## 519 22.70 181 13016 0 77.7
## 520 22.90 199 12063 NA 84.5
## 521 23.30 -1353 11561 0 137.6
## 522 23.70 -702 11164 130 84.1
## 523 23.70 -226 10649 0 107.4
## 524 17.50 NA 2994 0 8.1
## 525 17.60 NA 3017 0 3.0
## 526 17.70 NA 3055 0 1.5
## 527 20.30 NA 3148 0 2.7
## 528 20.60 NA 3212 0 0.0
## 529 20.90 NA 3390 0 5.9
## 530 21.10 NA 2602 0 7.6
## 531 21.20 NA 2786 0 9.9
## 532 21.60 NA 2996 0 10.0
## 533 21.70 NA 3248 0 0.8
## 534 21.30 -2023 3264 0 13.7
## 535 21.60 -1684 3317 0 21.4
## 536 21.90 -1693 3351 0 9.6
## 537 22.10 -1361 3451 0 19.4
## 538 22.40 -1052 3426 0 18.8
## 539 22.60 -1369 3455 0 30.3
## 540 22.90 -955 3103 NA 42.7
## 541 23.20 -667 2942 0 49.7
## 542 23.60 -565 2811 0 67.7
## 543 24.10 86 2690 0 72.9
## 544 11.50 NA 103 NA 7.1
## 545 13.40 NA 131 NA 9.8
## 546 18.90 NA 374 NA 7.9
## 547 18.90 NA 376 NA 4.8
## 548 18.80 NA 390 NA 1.0
## 549 17.70 NA 444 NA 4.2
## 550 18.00 NA 461 NA 3.1
## 551 18.50 NA 515 NA 6.6
## 552 20.00 NA 571 NA 11.4
## 553 18.90 NA 619 30 4.1
## 554 19.10 NA 665 0 8.7
## 555 19.40 NA 720 52 7.8
## 556 20.50 NA 782 0 28.8
## 557 21.40 NA 799 0 25.3
## 558 22.30 NA 838 0 31.8
## 559 22.80 NA 880 50 34.2
## 560 23.60 NA 901 0 31.1
## 561 23.80 19 727 0 22.5
## 562 23.50 558 700 0 17.8
## 563 22.50 396 672 NA 18.2
## 564 22.90 314 691 NA 21.1
## 565 23.40 359 680 NA 24.4
## 566 23.60 340 704 NA 21.9
## 567 24.80 -173 669 NA 17.5
## 568 24.90 -67 647 NA 16.6
## 569 24.90 -119 625 NA 8.9
## 570 24.80 165 607 NA 14.5
## 571 12.90 NA NA NA 192.6
## 572 15.80 NA NA NA 187.2
## 573 17.30 NA 6107 NA 252.8
## 574 17.40 NA 6794 NA 276.6
## 575 17.50 NA 7282 NA 302.7
## 576 17.80 NA 7024 NA 350.3
## 577 18.20 NA 10116 NA 402.0
## 578 18.90 NA 10702 24 415.6
## 579 19.30 NA 10747 150 425.3
## 580 19.70 NA 11428 0 450.8
## 581 19.40 NA NA 0 500.4
## 582 19.90 NA 6356 0 550.0
## 583 20.50 NA 7638 0 562.7
## 584 20.80 NA 9074 222 585.4
## 585 21.20 NA 9966 95 599.0
## 586 21.60 NA 12725 96 243.0
## 587 22.00 NA 12120 167 337.8
## 588 21.80 651 12248 337 334.3
## 589 22.10 4744 12269 0 301.9
## 590 22.40 982 12026 NA 256.4
## 591 22.80 2354 12477 NA 357.6
## 592 23.30 953 12637 NA 365.8
## 593 23.80 -2447 12915 NA 306.2
## 594 24.50 -686 12612 NA 339.8
## 595 24.80 679 11979 NA 286.3
## 596 25.10 51 11150 NA 170.3
## 597 25.50 -4403 10241 NA 119.0
## 598 14.20 NA NA 240 124.0
## 599 15.50 NA NA 0 147.4
## 600 16.10 NA 5882 315 225.5
## 601 16.60 NA 6959 0 241.4
## 602 17.00 NA 7434 0 190.7
## 603 17.20 NA 7986 0 201.2
## 604 17.80 NA 8475 155 186.9
## 605 17.80 NA 9320 0 205.2
## 606 18.00 NA 9939 0 128.4
## 607 18.30 NA 10856 0 189.4
## 608 19.30 NA 11560 180 207.8
## 609 20.10 NA 10184 180 296.0
## 610 20.80 NA 10829 40 285.1
## 611 21.10 NA 11116 82 288.4
## 612 21.70 NA 12811 52 333.8
## 613 22.20 NA 14636 6 285.0
## 614 22.70 NA 15752 0 312.2
## 615 24.30 4615 17050 110 325.4
## 616 24.50 8111 18157 120 248.4
## 617 24.50 7114 18509 0 180.8
## 618 24.20 5556 19067 120 212.1
## 619 24.30 4654 19895 0 272.3
## 620 24.80 2183 20721 140 260.3
## 621 24.90 3668 20442 0 159.2
## 622 24.80 613 20948 0 197.1
## 623 25.10 1384 19352 12 164.3
## 624 25.30 2444 17737 30 128.8
## 625 19.50 NA 2989 0 73.0
## 626 19.80 NA 3119 35 72.3
## 627 19.90 NA 3348 0 99.4
## 628 20.40 NA 3578 0 84.5
## 629 21.00 NA 3267 0 121.4
## 630 21.30 NA 3326 150 132.8
## 631 21.70 NA 3456 102 124.6
## 632 22.20 NA 3831 0 152.9
## 633 22.70 NA 4283 0 169.7
## 634 23.20 NA 4568 0 98.9
## 635 23.90 -233 4796 0 97.7
## 636 24.40 -510 4696 0 132.2
## 637 24.70 -172 5041 0 168.5
## 638 25.00 -445 5567 0 163.8
## 639 26.10 365 5955 53 179.5
## 640 26.20 683 6250 0 162.7
## 641 26.70 969 6544 0 145.0
## 642 27.20 718 7216 12 127.8
## 643 27.80 -54 6057 0 132.7
## 644 28.30 672 5178 0 126.6
## 645 14.20 NA 826 100 179.0
## 646 14.90 NA 867 174 175.7
## 647 16.70 NA 6198 75 145.1
## 648 17.00 NA 6657 75 102.5
## 649 17.90 NA 7253 0 141.6
## 650 18.10 NA 7826 120 154.6
## 651 18.40 NA 8229 200 128.9
## 652 18.80 NA 8808 90 113.2
## 653 19.00 NA 9516 0 85.3
## 654 19.50 NA 9844 0 117.8
## 655 19.60 NA 9512 0 100.1
## 656 19.90 NA 10354 0 127.2
## 657 20.30 NA 10753 210 87.5
## 658 20.90 NA 10105 0 139.2
## 659 21.50 NA 10307 0 184.3
## 660 22.00 NA 11326 0 204.8
## 661 22.70 NA 11549 206 222.1
## 662 22.90 -1396 11697 0 269.3
## 663 23.60 -1091 11731 0 295.0
## 664 24.20 -4708 11820 40 307.0
## 665 25.00 -1105 12404 46 246.8
## 666 26.70 561 12969 0 313.2
## 667 27.70 -676 13183 0 425.6
## 668 28.50 1351 12921 0 409.1
## 669 29.20 130 12177 130 405.6
## 670 29.80 330 11440 0 287.6
## 671 30.40 -877 10745 0 216.3
## 672 14.70 NA NA 120 160.2
## 673 15.90 NA NA 100 116.2
## 674 16.60 NA 5974 0 103.6
## 675 17.10 NA 6725 0 97.0
## 676 17.10 NA 7317 0 36.4
## 677 17.10 NA 7609 0 93.8
## 678 18.70 NA 8068 144 59.2
## 679 18.80 NA 8813 0 112.0
## 680 19.40 NA 9537 0 56.3
## 681 20.30 NA 10297 0 63.8
## 682 20.80 NA 11375 0 98.1
## 683 21.20 NA 12305 240 109.9
## 684 21.60 NA 11441 0 117.5
## 685 21.90 NA 12596 0 120.9
## 686 22.30 NA 13613 48 144.2
## 687 22.50 NA 14078 0 160.1
## 688 23.00 NA 14281 0 170.9
## 689 22.80 2547 15053 0 190.3
## 690 23.20 927 15019 0 117.5
## 691 23.50 2749 14556 66 190.1
## 692 23.70 3139 15010 0 200.1
## 693 24.20 3182 15134 NA 229.3
## 694 24.90 2484 15637 NA 212.9
## 695 25.30 1760 15337 NA 219.4
## 696 25.60 1676 14076 NA 182.8
## 697 26.10 1953 13378 NA 205.7
## 698 26.80 313 12685 NA 187.0
## 699 20.10 NA 1419 0 29.9
## 700 20.40 NA 1513 0 22.7
## 701 20.80 NA 1679 0 26.2
## 702 20.90 NA 1881 0 33.4
## 703 21.50 NA 2010 0 29.3
## 704 21.70 NA 1813 36 23.7
## 705 22.00 NA 2061 0 27.3
## 706 22.20 NA 2275 0 14.7
## 707 22.40 NA 2449 0 14.9
## 708 22.70 NA 2491 0 23.7
## 709 23.30 -46 2590 0 24.4
## 710 23.60 -340 2559 0 19.4
## 711 24.00 -603 2759 34 24.8
## 712 24.30 -258 2931 0 25.1
## 713 24.60 -7 3001 NA 29.7
## 714 25.10 -77 3035 NA 50.9
## 715 25.50 134 2923 NA 51.8
## 716 26.20 -170 2819 NA 63.1
## 717 26.90 -686 2685 NA 53.9
## 718 27.10 627 2634 NA 39.9
## 719 17.80 NA 1140 0 2.3
## 720 18.10 NA 1236 0 27.5
## 721 19.90 NA 1374 0 17.6
## 722 20.20 NA 1509 0 19.4
## 723 20.60 NA 1630 0 11.5
## 724 20.90 NA 1507 0 9.0
## 725 21.30 NA 1676 0 18.1
## 726 21.70 NA 1753 100 20.2
## 727 22.00 NA 1796 0 22.2
## 728 22.30 NA 1856 0 19.6
## 729 22.80 -232 1900 0 16.8
## 730 23.30 -1058 1958 0 19.8
## 731 23.70 -994 2007 0 21.0
## 732 24.10 -659 2024 0 25.5
## 733 24.50 -29 1998 NA 31.5
## 734 24.90 -173 1920 NA 32.0
## 735 25.20 161 1868 NA 32.0
## 736 25.70 -153 1799 NA 39.1
## 737 26.20 -351 1763 NA 32.0
## 738 26.70 -398 1693 NA 37.9
## 739 15.20 NA 1211 NA 396.0
## 740 16.40 NA 1757 NA 265.5
## 741 17.80 NA 17707 NA 288.3
## 742 18.20 NA 19515 NA 236.3
## 743 18.20 NA 20891 300 193.3
## 744 18.70 NA 22295 0 191.9
## 745 18.10 NA 23932 0 229.5
## 746 19.10 NA 26131 120 232.5
## 747 19.40 NA 27999 0 216.4
## 748 19.70 NA 30149 0 201.7
## 749 19.30 NA 30506 8 183.3
## 750 19.60 NA 31481 15 289.9
## 751 20.00 NA 33251 0 318.6
## 752 20.60 NA 25681 240 388.9
## 753 21.20 NA 27271 0 412.3
## 754 21.50 NA 29109 0 402.8
## 755 21.10 NA 30748 0 355.2
## 756 21.20 1016 32578 NA 325.6
## 757 21.50 890 30190 0 252.9
## 758 21.80 2064 30894 NA 352.8
## 759 22.10 1378 32405 NA 405.4
## 760 22.60 1553 33177 NA 556.6
## 761 23.10 239 33648 NA 475.1
## 762 23.50 1147 30438 NA 407.0
## 763 23.90 455 27506 NA 377.7
## 764 24.30 2813 25346 NA 387.8
## 765 25.00 -530 21885 NA 411.7
## 766 18.00 NA 4970 112 26.5
## 767 18.40 NA 5365 0 21.3
## 768 18.80 NA 5773 0 51.9
## 769 16.70 NA 6162 0 36.5
## 770 16.90 NA 6187 40 56.9
## 771 17.10 NA 6299 0 47.1
## 772 17.40 NA 5465 0 73.0
## 773 17.70 NA 5713 0 74.6
## 774 18.20 NA 6114 0 115.1
## 775 18.40 NA 6386 0 66.3
## 776 17.90 136 6728 0 68.1
## 777 18.10 563 6271 0 88.9
## 778 18.40 376 6213 NA 101.2
## 779 18.60 9 6454 NA 66.6
## 780 19.00 221 6747 NA 171.5
## 781 19.40 -406 7026 NA 121.9
## 782 19.60 671 6835 NA 96.8
## 783 19.90 -216 5995 NA 103.1
## 784 20.10 -631 5619 NA 21.1
## 785 20.20 1619 5036 NA 67.9
## 786 19.90 NA 1098 0 7.4
## 787 19.90 NA 1160 0 17.2
## 788 20.30 NA 1158 0 13.4
## 789 19.70 NA 1211 0 19.0
## 790 20.00 NA 1283 0 8.4
## 791 20.50 NA 1344 0 17.8
## 792 21.00 NA 1362 0 22.7
## 793 21.40 NA 1382 0 21.7
## 794 21.80 NA 1431 0 27.8
## 795 22.20 NA 1484 0 32.2
## 796 21.60 -589 1527 0 7.4
## 797 22.00 -696 1478 0 16.7
## 798 22.30 -888 1465 NA 19.9
## 799 22.80 -1199 1466 NA 14.7
## 800 23.20 -1314 1414 NA 14.6
## 801 23.60 -424 1308 NA 10.9
## 802 24.00 -251 1232 NA 9.0
## 803 24.20 -92 1196 NA 9.3
## 804 24.50 -126 1113 NA 9.6
## 805 25.60 327 1038 NA 8.2
## 806 14.40 NA NA NA 159.5
## 807 18.60 NA NA NA 163.0
## 808 17.00 NA 5385 NA 144.9
## 809 17.10 NA 5796 NA 129.8
## 810 17.90 NA 6313 NA 93.7
## 811 18.20 NA 6721 NA 110.1
## 812 18.50 NA 7412 NA 110.2
## 813 18.80 NA 8094 NA 72.4
## 814 19.20 NA 8798 222 87.0
## 815 20.10 NA 9542 0 77.1
## 816 20.70 NA 10383 0 83.7
## 817 21.00 NA 11134 45 114.6
## 818 21.60 NA 12351 0 110.3
## 819 22.00 NA 12339 0 117.1
## 820 22.30 NA 13748 0 123.4
## 821 22.70 NA 12957 60 171.6
## 822 23.30 NA 14253 0 177.2
## 823 22.50 1947 15681 0 138.6
## 824 22.70 1761 16944 0 140.6
## 825 22.80 1485 17834 0 144.4
## 826 23.20 1065 19680 10 164.5
## 827 24.00 2257 20864 0 183.8
## 828 24.70 32 21931 0 234.9
## 829 25.70 -798 23345 NA 288.7
## 830 26.60 -1104 19414 NA 233.1
## 831 27.30 -1009 17779 NA 186.5
## 832 28.80 -1607 16057 NA 189.5
## 833 19.30 NA 5576 0 39.3
## 834 19.60 NA 6016 5 38.7
## 835 19.80 NA 6441 112 68.4
## 836 20.70 NA 6661 0 59.2
## 837 20.90 NA 7208 0 76.4
## 838 21.20 NA 8090 0 64.3
## 839 21.60 NA 8602 0 104.2
## 840 22.20 NA 9584 0 202.2
## 841 22.70 NA 10014 0 197.4
## 842 23.10 NA 10917 0 138.1
## 843 23.10 1452 11547 0 98.9
## 844 23.30 1766 11323 0 110.1
## 845 23.40 723 11511 0 63.0
## 846 23.50 798 11715 0 97.1
## 847 23.90 1239 12028 0 138.5
## 848 24.30 -140 13119 0 168.5
## 849 24.90 30 14500 NA 177.1
## 850 25.20 -587 13471 NA 97.1
## 851 25.80 -775 13225 NA 119.9
## 852 26.20 -794 12027 NA 106.0
## 853 13.80 NA NA 800 344.7
## 854 15.20 NA 2408 0 392.8
## 855 17.00 NA 14582 0 363.7
## 856 17.30 NA 16620 0 307.0
## 857 17.90 NA 17911 50 391.6
## 858 17.70 NA 19005 0 307.5
## 859 18.10 NA 22149 80 319.2
## 860 18.60 NA 22958 50 368.9
## 861 18.90 NA 25518 0 367.8
## 862 19.20 NA 28488 0 400.3
## 863 20.80 NA 31662 0 517.3
## 864 21.40 NA 34569 0 511.0
## 865 21.90 NA 38141 0 610.8
## 866 23.10 NA 38033 240 695.3
## 867 23.90 NA 39852 0 766.2
## 868 24.60 NA 39480 0 848.4
## 869 25.20 NA 38776 0 608.9
## 870 24.70 11586 38469 0 731.0
## 871 24.90 14358 40111 411 646.3
## 872 25.30 14263 40506 150 723.4
## 873 25.90 12731 42084 96 822.8
## 874 26.30 10624 43447 0 926.1
## 875 26.90 8857 44387 0 1039.2
## 876 27.50 7966 46478 0 1117.5
## 877 28.10 9100 43940 28 1110.4
## 878 28.70 8235 40764 0 1104.9
## 879 29.40 6475 37284 0 1216.8
## 880 14.70 NA NA 380 557.6
## 881 15.60 NA NA 270 500.0
## 882 17.40 NA 19336 150 282.8
## 883 17.60 NA 21175 0 256.8
## 884 17.90 NA 22215 150 212.0
## 885 18.10 NA 25619 0 174.0
## 886 18.40 NA 37103 0 236.1
## 887 18.60 NA 43098 0 251.2
## 888 18.90 NA 48590 0 231.3
## 889 19.20 NA 102355 0 206.5
## 890 19.80 NA 108453 0 261.3
## 891 20.10 NA 70296 49 366.4
## 892 20.30 NA 80374 17 361.7
## 893 20.80 NA 83420 0 443.3
## 894 21.20 NA 88109 0 614.2
## 895 21.60 NA 89529 95 618.0
## 896 22.00 NA 91245 68 483.4
## 897 22.40 6556 94081 0 363.1
## 898 22.90 6686 92800 0 397.7
## 899 23.20 9078 95522 100 606.9
## 900 23.50 6920 92275 86 694.8
## 901 23.80 6606 95510 0 801.3
## 902 24.40 -160 100004 0 442.4
## 903 24.40 -3928 102816 180 453.7
## 904 24.80 -467 97931 0 506.1
## 905 25.10 -1712 95187 NA 392.0
## 906 25.50 3447 91486 NA 358.5
## 907 17.70 NA 1385 0 25.6
## 908 18.10 NA 1513 0 26.5
## 909 18.40 NA 13125 0 25.3
## 910 18.70 NA 13318 0 23.7
## 911 19.30 NA 6071 0 46.2
## 912 21.00 NA 6799 0 41.0
## 913 21.60 NA 7324 0 36.5
## 914 22.20 NA 7619 0 51.9
## 915 23.00 NA 7530 0 49.2
## 916 23.40 NA 7263 0 12.1
## 917 23.80 -258 7075 0 26.6
## 918 24.10 -472 6657 0 31.7
## 919 24.40 -317 6259 0 50.7
## 920 23.60 -216 5356 0 41.2
## 921 24.00 -146 5328 0 38.5
## 922 24.40 -91 5282 0 41.3
## 923 24.60 -264 5206 0 43.4
## 924 24.90 -385 4834 0 61.7
## 925 25.20 -54 4691 NA 30.4
## 926 25.50 310 4419 NA 31.7
## 927 18.20 NA 6369 0 27.5
## 928 18.90 NA 7418 0 21.0
## 929 19.30 NA 17408 0 5.8
## 930 20.00 NA 18281 0 10.6
## 931 20.20 NA 10478 0 4.0
## 932 19.90 NA 12039 0 12.0
## 933 19.70 NA 12386 0 11.0
## 934 19.80 NA 13345 0 26.3
## 935 20.10 NA 13400 0 13.6
## 936 20.30 NA 13612 0 23.0
## 937 20.50 -46 14363 0 18.8
## 938 22.10 -262 14025 0 19.3
## 939 22.30 -59 14113 0 33.7
## 940 22.60 -669 12671 12 34.1
## 941 22.90 -277 12668 0 49.3
## 942 23.30 -61 13063 150 50.3
## 943 23.60 -424 13746 0 43.5
## 944 23.80 -44 13160 0 32.7
## 945 24.00 100 13031 NA 37.4
## 946 24.20 1009 12616 NA 31.6
## 947 15.40 NA NA 450 131.4
## 948 16.40 NA NA 0 171.0
## 949 17.40 NA NA 84 107.0
## 950 17.70 NA 8174 0 73.8
## 951 17.90 NA 8810 200 89.0
## 952 18.10 NA 9654 0 63.0
## 953 18.70 NA 10819 0 67.4
## 954 19.10 NA 12353 0 55.5
## 955 19.10 NA 14204 0 52.1
## 956 19.60 NA 14253 0 55.2
## 957 20.50 NA 15648 0 73.7
## 958 21.40 NA 17611 100 43.8
## 959 21.70 NA 18338 0 58.6
## 960 22.08 NA 16922 0 109.4
## 961 22.38 NA 17708 0 92.2
## 962 22.74 NA 18515 0 119.8
## 963 23.10 NA 20726 0 115.0
## 964 23.10 813 22264 0 134.8
## 965 23.30 2249 21356 0 148.9
## 966 23.50 1672 21090 0 125.5
## 967 23.60 1468 23240 103 136.8
## 968 23.70 1467 24736 0 151.3
## 969 23.80 -208 25993 0 163.4
## 970 23.90 167 24845 NA 114.9
## 971 24.30 991 21832 NA 181.4
## 972 24.90 813 21383 NA 239.5
## 973 25.30 1875 19519 NA 159.8
## 974 13.60 NA NA 510 227.5
## 975 14.60 NA NA 276 249.6
## 976 16.90 NA NA 0 107.3
## 977 16.80 NA 14783 200 93.6
## 978 16.80 NA 15710 106 70.8
## 979 16.70 NA 16675 0 88.9
## 980 17.90 NA 17936 150 117.8
## 981 18.00 NA 19404 318 68.1
## 982 18.20 NA 20993 0 76.5
## 983 18.50 NA 22634 0 106.7
## 984 18.30 NA 24925 0 82.5
## 985 18.70 NA 26572 0 112.3
## 986 19.10 NA 41744 126 134.8
## 987 19.40 NA 46241 0 165.0
## 988 19.90 NA 51103 0 343.6
## 989 20.30 NA 52980 0 335.7
## 990 20.80 NA 56130 0 341.6
## 991 21.10 3182 53666 0 363.7
## 992 21.70 6119 30655 0 424.5
## 993 22.30 6278 31251 180 496.4
## 994 22.90 4681 32776 77 509.7
## 995 23.30 5324 34246 0 401.7
## 996 23.80 477 35496 0 411.7
## 997 27.30 -2685 34155 NA 391.5
## 998 27.70 -2217 31584 NA 289.5
## 999 28.20 -2313 29979 NA 334.0
## 1000 28.60 -691 27640 NA 284.7
## 1001 18.70 NA 4400 0 19.4
## 1002 18.40 NA 4759 0 8.4
## 1003 18.50 NA 5111 0 6.3
## 1004 19.70 NA 5520 0 21.7
## 1005 19.50 NA 5725 0 15.3
## 1006 20.10 NA 11873 0 16.7
## 1007 20.30 NA 13074 0 16.6
## 1008 20.50 NA 14125 0 29.9
## 1009 20.80 NA 14580 0 23.2
## 1010 21.00 NA 15157 0 39.7
## 1011 21.60 -208 14663 0 26.3
## 1012 21.80 -513 4838 0 27.3
## 1013 22.10 -997 4983 0 26.0
## 1014 22.40 -1594 5148 0 41.7
## 1015 22.80 -1837 5255 0 48.1
## 1016 22.90 -813 5592 0 25.8
## 1017 23.10 -485 5208 NA 56.6
## 1018 23.20 -170 4699 NA 25.3
## 1019 23.30 248 4469 NA 25.9
## 1020 23.40 59 4165 NA 17.1
## 1021 18.50 NA 4201 0 6.7
## 1022 18.50 NA 4419 0 7.7
## 1023 18.60 NA 4608 0 5.5
## 1024 20.10 NA 4909 90 16.3
## 1025 20.80 NA 5020 0 11.1
## 1026 21.00 NA 10792 7 18.8
## 1027 20.60 NA 11797 0 20.3
## 1028 20.80 NA 12842 0 25.7
## 1029 21.00 NA 13249 0 29.6
## 1030 21.10 NA 13695 0 23.2
## 1031 21.50 -1254 13489 0 38.0
## 1032 21.90 -2130 4608 0 27.5
## 1033 22.20 -2473 4609 0 22.5
## 1034 21.90 -2431 4813 0 33.8
## 1035 22.20 -2063 4810 0 17.2
## 1036 22.50 -1765 4866 0 31.3
## 1037 22.80 -1983 4363 NA 35.0
## 1038 23.50 -1765 3902 NA 109.1
## 1039 23.50 -1091 3801 NA 16.3
## 1040 23.70 -223 3603 NA 14.3
## 1041 17.40 NA 852 0 0.9
## 1042 17.50 NA 921 0 1.0
## 1043 17.70 NA 1928 0 4.4
## 1044 17.80 NA 2045 0 5.2
## 1045 17.80 NA 2122 0 5.7
## 1046 18.90 NA 2204 0 7.0
## 1047 37.00 NA 22 0 0.0
## 1048 19.40 NA 41 0 0.0
## 1049 19.50 NA 52 0 4.9
## 1050 40.00 NA 64 0 2.3
## 1051 47.30 NA 69 0 0.0
## 1052 45.20 NA 60 0 0.0
## 1053 46.30 NA 80 0 13.0
## 1054 165.10 NA 90 0 2.5
## 1055 41.70 171 100 0 42.2
## 1056 37.80 774 110 0 0.0
## 1057 33.90 715 132 NA 6.1
## 1058 49.30 637 158 NA 95.1
## 1059 44.50 1582 194 NA 27.4
## 1060 47.70 972 234 NA 41.2
## 1061 56.70 850 263 NA 101.0
## 1062 68.00 875 289 NA 20.1
## 1063 69.60 1441 303 NA 93.0
## 1064 69.00 1676 338 NA 140.5
## 1065 NA NA NA NA NA
## 1066 7.80 NA 2909 NA 0.8
## 1067 8.40 NA 3218 NA 20.0
## 1068 10.60 NA 2531 NA 2.3
## 1069 10.50 NA 3494 NA 17.4
## 1070 10.50 NA 6325 NA 7.9
## 1071 6.70 NA 7683 NA 3.7
## 1072 6.50 NA 5366 NA 8.2
## 1073 6.50 NA 5334 0 4.8
## 1074 6.50 NA 7690 0 6.8
## 1075 6.00 NA 5409 0 4.4
## 1076 5.90 NA 7927 0 6.5
## 1077 10.00 NA 3878 0 10.0
## 1078 10.30 NA 3104 0 62.1
## 1079 10.10 NA 3884 0 15.4
## 1080 10.10 NA 6687 0 20.6
## 1081 15.20 2382 1445 NA 41.4
## 1082 15.00 1793 1432 NA 48.0
## 1083 12.50 1627 1677 NA 44.1
## 1084 12.80 1055 2113 NA 80.1
## 1085 13.50 2319 2152 NA 123.3
## 1086 14.20 1284 2005 NA 107.4
## 1087 16.00 506 1887 NA 187.2
## 1088 16.30 347 2024 NA 102.5
## 1089 17.00 586 2127 NA 113.3
## 1090 15.10 NA NA NA 120.0
## 1091 15.20 NA 1153 223 164.0
## 1092 16.50 NA 10737 0 156.0
## 1093 16.70 NA 10950 0 130.0
## 1094 16.80 NA 13847 0 77.0
## 1095 17.40 NA 15889 0 90.0
## 1096 18.20 NA 17140 0 93.0
## 1097 18.50 NA 18509 60 107.0
## 1098 18.90 NA 20600 0 120.0
## 1099 19.40 NA 23331 0 149.0
## 1100 19.10 NA 26174 42 162.0
## 1101 19.70 NA 39021 52 167.0
## 1102 20.30 NA 45799 42 178.0
## 1103 20.90 NA 32313 0 369.0
## 1104 22.00 NA 34634 0 469.0
## 1105 23.40 NA 36622 0 484.0
## 1106 24.60 NA 38645 150 381.0
## 1107 24.70 389 35424 0 362.0
## 1108 25.30 2893 35822 0 352.1
## 1109 25.60 8315 34101 NA 399.3
## 1110 26.10 7643 35345 NA 408.7
## 1111 26.70 5388 36937 NA 496.0
## 1112 27.70 6150 38013 NA 564.6
## 1113 28.30 7391 38350 NA 604.4
## 1114 28.70 8167 36354 NA 457.4
## 1115 28.20 7955 33395 NA 509.3
## 1116 28.90 7939 29219 NA 511.5
## 1117 13.70 NA NA 60 158.5
## 1118 16.10 NA NA 190 185.5
## 1119 17.70 NA 8666 0 196.3
## 1120 17.90 NA 9512 0 94.1
## 1121 18.10 NA 10798 0 117.9
## 1122 18.20 NA 11910 0 132.2
## 1123 18.40 NA 13558 0 121.3
## 1124 18.20 NA 15877 103 94.9
## 1125 18.50 NA 18214 0 132.9
## 1126 19.40 NA 20639 0 115.7
## 1127 21.40 NA 22821 0 119.4
## 1128 21.90 NA 24636 0 107.3
## 1129 22.40 NA 26653 0 129.5
## 1130 22.70 NA 28057 0 161.4
## 1131 22.90 NA 29024 0 182.1
## 1132 23.10 NA 27846 0 116.1
## 1133 23.30 NA 22903 23 150.9
## 1134 24.00 3100 24197 204 196.6
## 1135 24.40 4364 21110 0 209.3
## 1136 24.60 3189 19355 NA 205.9
## 1137 24.80 3494 19989 0 221.0
## 1138 25.10 4096 20595 0 217.8
## 1139 25.40 3221 20604 62 274.2
## 1140 25.70 3612 20235 NA 254.4
## 1141 26.20 1752 19812 0 331.0
## 1142 26.80 2116 18772 24 214.9
## 1143 26.90 5790 17503 0 207.6
## 1144 15.00 NA NA 240 174.5
## 1145 17.00 NA NA 290 128.3
## 1146 17.30 NA 5500 0 117.0
## 1147 17.20 NA 6066 50 72.9
## 1148 17.50 NA 6672 15 111.8
## 1149 18.40 NA 6949 0 72.6
## 1150 18.80 NA 7514 0 93.1
## 1151 19.20 NA 8206 0 77.8
## 1152 19.40 NA 8891 0 69.1
## 1153 19.60 NA 9429 0 82.4
## 1154 19.90 NA 9916 0 69.7
## 1155 20.20 NA 10422 110 50.1
## 1156 20.70 NA 10989 0 94.8
## 1157 20.60 NA 9711 0 101.0
## 1158 20.80 NA 10110 200 155.6
## 1159 21.40 NA 10439 0 185.2
## 1160 21.60 NA 10797 0 105.2
## 1161 22.20 903 11140 0 134.9
## 1162 22.60 3146 10846 0 200.2
## 1163 22.50 2898 10813 NA 207.8
## 1164 22.80 3974 11471 0 163.3
## 1165 23.20 9780 11701 125 236.7
## 1166 24.00 -798 12106 0 337.0
## 1167 24.60 214 11720 171 292.8
## 1168 25.30 -575 11564 0 308.4
## 1169 25.20 -3101 11070 0 304.8
## 1170 26.20 -3391 10364 0 310.4
## 1171 18.70 NA 4314 0 23.0
## 1172 18.90 NA 5014 0 32.9
## 1173 19.80 NA 5427 0 35.5
## 1174 20.20 NA 5743 0 32.2
## 1175 20.60 NA 5982 0 39.2
## 1176 21.00 NA 6225 0 36.6
## 1177 21.30 NA 4953 0 32.8
## 1178 22.00 NA 5022 0 76.6
## 1179 22.20 NA 4778 0 26.6
## 1180 22.60 NA 4587 0 35.2
## 1181 23.10 376 4810 0 37.2
## 1182 23.60 904 4966 0 67.0
## 1183 24.00 628 4963 NA 78.1
## 1184 24.30 1228 4995 0 80.3
## 1185 24.90 1970 5184 0 87.3
## 1186 24.90 1717 5280 0 46.1
## 1187 25.30 2164 5262 0 106.2
## 1188 26.30 1389 4900 0 135.8
## 1189 26.80 2944 4619 0 149.1
## 1190 27.80 -480 4214 0 102.7
## 1191 11.30 NA NA 50 112.7
## 1192 11.60 NA 372 0 75.2
## 1193 17.60 NA 5370 0 19.0
## 1194 18.00 NA 5750 0 30.2
## 1195 18.30 NA 6186 0 35.2
## 1196 17.10 NA 6601 0 11.0
## 1197 19.30 NA 7071 0 8.2
## 1198 19.40 NA 7469 0 2.8
## 1199 19.60 NA 7852 0 5.6
## 1200 19.80 NA 8111 0 7.0
## 1201 20.60 NA 8420 0 5.0
## 1202 20.70 NA 8643 0 11.5
## 1203 20.90 NA 9220 0 10.6
## 1204 21.00 NA 6637 0 14.6
## 1205 21.30 NA 6960 0 16.4
## 1206 21.40 NA 7487 0 16.4
## 1207 21.50 NA 7924 0 43.7
## 1208 23.50 919 7117 0 40.8
## 1209 23.80 -3 7180 0 58.0
## 1210 23.90 1437 7288 NA 49.7
## 1211 24.00 694 7447 NA 57.7
## 1212 24.50 -2170 7393 NA 59.4
## 1213 24.70 -511 7511 NA 41.6
## 1214 25.30 -831 7154 NA 43.5
## 1215 25.20 543 6821 NA 22.2
## 1216 25.30 -111 6830 NA 9.2
## 1217 25.60 -1699 6590 NA 12.4
## 1218 14.20 NA NA 525 193.4
## 1219 15.30 NA NA 460 158.8
## 1220 16.90 NA 10822 0 98.6
## 1221 17.00 NA 11650 205 100.5
## 1222 17.20 NA 12725 88 97.5
## 1223 17.20 NA 12917 38 87.2
## 1224 17.90 NA 13400 0 96.9
## 1225 18.10 NA 13416 0 49.1
## 1226 18.40 NA 14444 0 71.9
## 1227 18.60 NA 15561 0 109.1
## 1228 18.70 NA 16940 0 126.4
## 1229 18.90 NA 18103 0 129.7
## 1230 19.20 NA 19325 215 142.0
## 1231 19.50 NA 15557 260 200.1
## 1232 19.90 NA 16654 0 270.3
## 1233 20.30 NA 17920 0 307.0
## 1234 20.60 NA 18055 60 262.6
## 1235 20.60 105 18633 140 234.0
## 1236 20.80 4190 18623 0 268.6
## 1237 21.10 3908 19688 44 270.5
## 1238 21.30 3782 19255 0 282.8
## 1239 21.60 4948 20167 0 283.5
## 1240 21.90 3615 20865 0 288.0
## 1241 22.70 3649 20128 0 321.6
## 1242 23.20 2798 18727 0 354.4
## 1243 23.60 998 18046 NA 255.6
## 1244 24.50 -463 16701 NA 260.8
## 1245 19.00 NA 1742 0 21.8
## 1246 19.40 NA 1883 47 24.2
## 1247 19.70 NA 1995 0 20.7
## 1248 20.20 NA 1988 0 35.2
## 1249 20.50 NA 2061 0 37.6
## 1250 21.00 NA 2141 0 41.5
## 1251 21.20 NA 2050 0 27.8
## 1252 21.60 NA 1881 0 31.0
## 1253 22.00 NA 1990 0 31.9
## 1254 22.40 NA 1918 0 40.1
## 1255 22.60 -537 1942 0 40.1
## 1256 23.10 -1338 1889 0 35.1
## 1257 23.70 -677 1771 0 40.8
## 1258 23.80 -923 1703 0 40.4
## 1259 23.90 -226 1685 0 40.2
## 1260 24.30 -1062 1642 0 40.1
## 1261 24.50 -518 1610 0 40.2
## 1262 24.70 -23 1443 0 40.2
## 1263 25.00 -481 1234 NA 18.5
## 1264 25.30 356 1175 NA 23.4
## 1265 20.50 NA 1151 0 6.7
## 1266 20.70 NA 1072 0 11.0
## 1267 20.80 NA 1123 0 8.9
## 1268 21.30 NA 1054 0 4.5
## 1269 21.30 NA 1101 0 3.7
## 1270 21.40 NA 1167 0 14.0
## 1271 21.50 NA 1149 0 23.7
## 1272 21.50 NA 1043 0 26.0
## 1273 21.70 NA 1130 0 30.6
## 1274 21.90 NA 1134 0 30.3
## 1275 23.40 -2 1114 0 24.9
## 1276 23.80 -825 1095 0 17.3
## 1277 19.70 NA 1624 0 11.8
## 1278 19.80 NA 1658 0 13.7
## 1279 20.40 NA 1330 0 9.2
## 1280 20.30 NA 1394 0 8.2
## 1281 20.70 NA 1433 0 7.0
## 1282 21.00 NA 1492 0 8.8
## 1283 21.40 NA 1327 0 20.1
## 1284 21.70 NA 1267 0 30.9
## 1285 22.00 NA 1337 0 29.0
## 1286 22.30 NA 1331 0 33.0
## 1287 22.90 -168 1296 0 24.3
## 1288 23.20 -656 1253 0 36.0
## 1289 23.60 -636 1238 0 29.1
## 1290 23.90 -299 1085 0 30.0
## 1291 18.60 NA 1343 0 3.9
## 1292 18.70 NA 1419 0 9.5
## 1293 18.70 NA 1454 0 12.5
## 1294 19.40 NA 1518 0 10.9
## 1295 19.40 NA 1594 0 12.4
## 1296 19.30 NA 1739 0 15.3
## 1297 19.80 NA 1599 0 20.2
## 1298 19.70 NA 1446 0 29.3
## new_polycl_visits new_preschool_places new_school_places nurses
## 1 NA 1700 1176 7459
## 2 500 320 2592 9504
## 3 0 0 160 8803
## 4 0 0 105 8852
## 5 0 0 0 8880
## 6 0 0 1729 8767
## 7 0 0 1796 8900
## 8 0 0 689 8663
## 9 560 0 0 8912
## 10 300 0 285 9029
## 11 300 0 0 9045
## 12 0 0 180 9033
## 13 56 0 1296 9045
## 14 0 0 0 9278
## 15 0 0 504 9414
## 16 25 520 0 9651
## 17 1000 0 0 9702
## 18 810 330 0 5858
## 19 0 245 256 5990
## 20 510 365 825 6108
## 21 0 695 0 6196
## 22 250 330 0 6315
## 23 40 592 0 6772
## 24 120 370 550 6719
## 25 0 0 550 6755
## 26 0 0 950 6335
## 27 340 1135 550 6448
## 28 0 0 400 2398
## 29 0 0 250 2431
## 30 300 0 0 2406
## 31 0 0 0 2416
## 32 0 0 0 2675
## 33 0 0 0 2630
## 34 0 0 0 2658
## 35 30 0 0 2619
## 36 0 0 0 2495
## 37 0 230 0 2532
## 38 0 0 0 2012
## 39 0 0 0 2048
## 40 0 0 0 2122
## 41 0 70 166 2075
## 42 0 0 0 2066
## 43 0 200 0 2079
## 44 0 200 0 2057
## 45 0 0 0 1936
## 46 0 0 0 1871
## 47 0 0 0 1812
## 48 0 0 0 1975
## 49 500 0 0 1964
## 50 0 0 0 1920
## 51 0 0 0 1918
## 52 0 0 0 1921
## 53 0 0 0 1844
## 54 0 0 0 1827
## 55 0 0 0 1866
## 56 0 0 0 1808
## 57 0 0 0 1813
## 58 0 0 0 1453
## 59 0 0 0 1534
## 60 0 0 0 1518
## 61 0 0 0 1597
## 62 0 330 0 1473
## 63 0 0 0 1509
## 64 0 0 0 1464
## 65 0 0 0 1444
## 66 0 0 0 1355
## 67 0 0 0 1356
## 68 NA 1810 1568 6168
## 69 1000 990 1416 7221
## 70 0 120 0 6941
## 71 168 0 0 6882
## 72 100 0 300 6759
## 73 0 0 180 7108
## 74 0 0 0 7061
## 75 800 0 200 7015
## 76 100 0 160 6912
## 77 560 0 0 7085
## 78 0 0 0 7000
## 79 0 NA NA 6487
## 80 150 NA NA 6420
## 81 0 NA NA 6654
## 82 100 NA NA 7295
## 83 200 NA NA 10763
## 84 0 NA NA 10920
## 85 0 NA NA 10843
## 86 0 NA NA 11042
## 87 30 NA NA 11096
## 88 49 1040 NA 11674
## 89 0 360 NA 11281
## 90 0 930 NA 13326
## 91 0 590 NA 13873
## 92 0 60 400 14926
## 93 0 360 4100 13934
## 94 0 1370 2350 14759
## 95 0 0 0 1706
## 96 0 0 0 1706
## 97 0 0 0 1730
## 98 0 0 0 1831
## 99 0 NA NA 1748
## 100 0 NA NA 1735
## 101 0 NA NA 1693
## 102 0 NA NA 1671
## 103 30 NA NA 1787
## 104 0 NA NA 1651
## 105 0 NA NA 1629
## 106 90 NA NA 1632
## 107 0 NA NA 1651
## 108 0 570 NA 1720
## 109 0 140 NA 1711
## 110 25 330 NA 1784
## 111 0 100 NA 1720
## 112 25 0 400 1889
## 113 0 0 0 1874
## 114 0 40 220 1870
## 115 255 0 1296 2592
## 116 0 0 0 2390
## 117 0 0 0 2278
## 118 0 0 0 2255
## 119 0 NA NA 2202
## 120 0 NA NA 2118
## 121 0 NA NA 2231
## 122 216 NA NA 2228
## 123 0 NA NA 2256
## 124 0 NA NA 2021
## 125 0 NA NA 2053
## 126 0 NA NA 2382
## 127 25 NA NA 2282
## 128 0 0 NA 2342
## 129 0 0 NA 2351
## 130 0 230 NA 2292
## 131 0 0 NA 2355
## 132 0 0 0 2408
## 133 0 0 0 2424
## 134 0 280 1100 2529
## 135 0 0 0 3214
## 136 0 0 120 2915
## 137 0 0 0 3011
## 138 50 0 0 3178
## 139 0 NA NA 3025
## 140 830 NA NA 2987
## 141 0 NA NA 2904
## 142 0 NA NA 2709
## 143 0 NA NA 3060
## 144 1550 NA NA 3126
## 145 100 NA NA 3128
## 146 100 NA NA 3200
## 147 0 NA NA 3182
## 148 100 140 NA 3266
## 149 0 600 NA 3333
## 150 0 820 NA 3523
## 151 0 0 NA 3547
## 152 10 250 600 3765
## 153 30 60 400 3477
## 154 0 0 800 5134
## 155 NA 140 NA 374
## 156 NA 0 NA 388
## 157 NA 0 142 462
## 158 NA 280 0 342
## 159 380 0 0 345
## 160 0 0 0 352
## 161 0 0 0 332
## 162 0 0 0 384
## 163 0 0 0 429
## 164 0 0 0 390
## 165 0 0 0 361
## 166 0 0 0 357
## 167 500 1260 5758 10140
## 168 682 0 0 9470
## 169 400 280 0 9437
## 170 350 330 1240 9144
## 171 0 0 0 9766
## 172 590 0 1176 10407
## 173 0 0 391 10098
## 174 1050 0 0 10112
## 175 624 0 0 10325
## 176 0 0 0 10350
## 177 0 0 0 10479
## 178 100 0 320 10836
## 179 125 0 0 10975
## 180 0 0 NA 11759
## 181 100 90 1000 11844
## 182 0 380 0 12518
## 183 100 0 0 12572
## 184 1110 260 1000 13186
## 185 0 717 0 13330
## 186 306 1428 1000 13858
## 187 15 825 0 14047
## 188 650 1425 1000 14237
## 189 0 810 0 13397
## 190 0 0 1280 13473
## 191 400 520 0 13754
## 192 0 1950 3840 13673
## 193 0 0 0 1668
## 194 0 0 0 1707
## 195 0 0 0 1714
## 196 0 0 0 1678
## 197 0 0 0 1687
## 198 0 0 0 1641
## 199 0 0 0 1701
## 200 0 0 0 1733
## 201 0 0 0 1809
## 202 0 0 0 1770
## 203 0 0 0 1604
## 204 0 0 0 1815
## 205 0 0 0 1873
## 206 0 0 0 1881
## 207 0 160 0 1486
## 208 0 190 0 1511
## 209 0 0 0 1752
## 210 0 0 0 1819
## 211 0 0 0 1882
## 212 0 0 0 1825
## 213 0 0 0 1235
## 214 250 0 0 1160
## 215 0 0 0 1172
## 216 0 0 784 1179
## 217 0 0 0 1184
## 218 0 0 0 1185
## 219 0 0 0 2600
## 220 0 0 0 2833
## 221 0 0 0 2696
## 222 0 0 0 2726
## 223 0 0 0 2770
## 224 0 0 0 2775
## 225 0 0 0 2688
## 226 0 0 0 2689
## 227 0 0 0 2640
## 228 0 0 0 2639
## 229 0 0 0 2657
## 230 18 0 0 2662
## 231 0 0 0 2642
## 232 0 900 0 2635
## 233 0 0 0 2759
## 234 0 0 350 2646
## 235 0 0 0 2731
## 236 0 0 0 2650
## 237 0 0 0 2650
## 238 0 0 0 2602
## 239 NA 740 1176 6636
## 240 50 790 1284 6552
## 241 200 0 0 6869
## 242 120 0 0 6595
## 243 0 0 0 6634
## 244 0 0 0 6472
## 245 0 0 0 6517
## 246 0 0 0 6158
## 247 0 0 0 5945
## 248 0 0 0 5868
## 249 0 0 0 5875
## 250 0 0 0 5786
## 251 0 0 0 5749
## 252 0 0 400 5726
## 253 0 0 0 5474
## 254 0 0 0 5245
## 255 0 0 0 5349
## 256 0 0 0 5146
## 257 400 480 825 5737
## 258 0 360 0 5632
## 259 600 160 825 5903
## 260 190 595 120 6046
## 261 0 963 0 6229
## 262 0 0 NA 6226
## 263 0 120 NA 6207
## 264 0 0 NA 5737
## 265 0 70 NA 5994
## 266 0 0 0 605
## 267 0 0 0 553
## 268 0 0 0 592
## 269 0 0 0 589
## 270 0 0 0 546
## 271 0 0 0 539
## 272 0 0 0 535
## 273 0 0 0 560
## 274 0 0 0 532
## 275 0 0 0 572
## 276 0 0 0 570
## 277 0 0 0 526
## 278 0 0 0 511
## 279 0 0 0 530
## 280 0 230 0 534
## 281 0 0 0 539
## 282 0 200 NA 519
## 283 24 0 NA 532
## 284 0 0 NA 549
## 285 0 0 NA 598
## 286 0 0 0 1491
## 287 0 0 0 1473
## 288 0 0 0 1558
## 289 0 0 0 1502
## 290 350 0 0 1444
## 291 0 0 0 1492
## 292 0 0 0 1472
## 293 0 0 0 1439
## 294 0 0 0 1381
## 295 0 0 0 1393
## 296 25 0 0 1351
## 297 0 0 0 1245
## 298 0 0 0 1198
## 299 0 0 0 1172
## 300 0 0 0 1147
## 301 0 0 0 1107
## 302 0 0 NA 1118
## 303 55 0 NA 1125
## 304 0 0 NA 1087
## 305 0 0 NA 1102
## 306 0 0 0 1698
## 307 0 0 0 1677
## 308 0 0 0 1636
## 309 0 0 0 1675
## 310 0 0 0 1672
## 311 0 0 0 1757
## 312 0 0 0 1830
## 313 0 0 0 1836
## 314 0 0 0 1793
## 315 0 0 0 1819
## 316 600 0 0 1715
## 317 0 0 0 1892
## 318 0 0 0 1868
## 319 0 0 0 1849
## 320 0 200 0 1854
## 321 0 168 0 1893
## 322 0 0 NA 1901
## 323 0 0 NA 1933
## 324 0 0 NA 1844
## 325 0 0 NA 1861
## 326 1125 100 1176 4032
## 327 1000 440 0 4135
## 328 0 0 0 4627
## 329 0 0 370 4556
## 330 0 0 0 4598
## 331 0 90 0 4607
## 332 0 0 1176 4296
## 333 0 0 0 4211
## 334 0 0 0 4345
## 335 0 0 0 4450
## 336 0 0 0 4480
## 337 20 0 0 4513
## 338 NA 0 0 4455
## 339 475 0 0 5012
## 340 8 0 0 5633
## 341 156 0 0 5327
## 342 0 0 0 5499
## 343 765 250 0 5776
## 344 0 450 990 4538
## 345 0 0 0 5429
## 346 10 950 0 5228
## 347 0 0 0 5378
## 348 0 320 990 5573
## 349 0 0 807 6277
## 350 850 0 1000 6377
## 351 0 460 0 6813
## 352 0 320 1550 6884
## 353 0 0 0 769
## 354 0 0 0 573
## 355 0 0 0 820
## 356 0 0 0 822
## 357 0 160 0 841
## 358 0 0 0 872
## 359 0 0 0 859
## 360 0 0 504 879
## 361 0 0 0 880
## 362 0 160 0 809
## 363 0 0 0 942
## 364 0 0 0 896
## 365 0 0 0 913
## 366 0 0 0 917
## 367 30 0 0 930
## 368 0 0 0 898
## 369 0 0 0 911
## 370 24 0 0 903
## 371 0 0 0 760
## 372 0 0 0 906
## 373 0 0 0 818
## 374 0 0 0 721
## 375 76 0 0 914
## 376 500 0 0 915
## 377 296 0 0 940
## 378 0 0 0 933
## 379 300 0 0 937
## 380 0 0 0 905
## 381 0 0 0 902
## 382 0 0 0 923
## 383 0 0 0 910
## 384 0 0 0 901
## 385 0 0 0 915
## 386 0 0 0 912
## 387 10 0 0 889
## 388 0 0 0 962
## 389 0 0 0 1153
## 390 16 0 0 1156
## 391 0 0 0 907
## 392 180 0 0 1082
## 393 0 0 0 916
## 394 0 0 0 829
## 395 0 0 0 941
## 396 0 0 0 974
## 397 0 0 0 1002
## 398 25 170 0 1018
## 399 0 0 0 884
## 400 0 0 0 868
## 401 0 0 0 850
## 402 0 0 0 819
## 403 0 0 0 1261
## 404 0 0 0 1224
## 405 0 0 0 1258
## 406 0 0 0 1255
## 407 0 0 0 1229
## 408 0 0 0 1205
## 409 64 0 0 1222
## 410 0 0 0 1227
## 411 0 0 0 1135
## 412 0 0 0 1224
## 413 50 130 0 1138
## 414 20 0 0 1130
## 415 0 80 0 1526
## 416 0 0 0 1582
## 417 0 0 0 1609
## 418 0 720 0 1607
## 419 0 100 0 1621
## 420 0 0 0 1455
## 421 0 0 0 1690
## 422 0 0 0 1737
## 423 300 370 1176 9137
## 424 600 800 1296 9173
## 425 0 0 600 7201
## 426 240 0 300 7362
## 427 400 0 333 7342
## 428 340 0 0 7828
## 429 0 0 0 7619
## 430 250 0 756 7455
## 431 300 0 551 6982
## 432 660 0 0 7194
## 433 0 0 480 6668
## 434 600 0 0 6424
## 435 0 0 0 6392
## 436 0 0 0 6724
## 437 0 0 0 6011
## 438 400 0 0 6214
## 439 64 0 0 6401
## 440 100 0 0 6583
## 441 0 95 0 6955
## 442 100 190 NA 6841
## 443 0 650 0 6792
## 444 100 0 0 6715
## 445 0 230 1000 7256
## 446 0 0 0 7257
## 447 43 650 800 7393
## 448 0 0 0 6557
## 449 40 0 0 6504
## 450 0 0 0 3488
## 451 0 0 0 3545
## 452 200 0 0 3473
## 453 0 0 0 3454
## 454 375 0 0 3295
## 455 0 0 0 3266
## 456 0 0 0 3190
## 457 0 0 0 3410
## 458 370 0 0 3268
## 459 0 0 0 3219
## 460 0 0 0 3121
## 461 0 0 0 3250
## 462 0 0 NA 3327
## 463 0 0 0 3464
## 464 0 95 0 3298
## 465 0 0 0 3628
## 466 0 0 0 3466
## 467 0 0 0 3526
## 468 0 0 0 3143
## 469 0 0 400 3100
## 470 NA 320 1568 2658
## 471 NA 280 1266 3754
## 472 NA 0 0 3125
## 473 NA 0 0 3248
## 474 NA 0 150 3246
## 475 750 0 0 3313
## 476 0 0 0 3377
## 477 150 0 1296 3407
## 478 0 0 0 3567
## 479 0 0 0 3679
## 480 0 0 0 3485
## 481 0 0 0 3597
## 482 230 0 0 3555
## 483 0 0 0 3789
## 484 0 0 0 3844
## 485 0 0 0 3798
## 486 34 219 0 3845
## 487 0 0 0 3745
## 488 0 0 0 3763
## 489 NA 0 NA 3790
## 490 NA 170 NA 3832
## 491 NA 280 NA 3746
## 492 NA 202 NA 3965
## 493 NA 340 NA 3880
## 494 NA 0 NA 4396
## 495 NA 0 NA 3821
## 496 NA 120 NA 3590
## 497 NA 980 NA 6528
## 498 NA 564 1616 6694
## 499 NA 0 1250 6465
## 500 NA 0 0 6620
## 501 NA 0 0 6677
## 502 NA 0 0 6586
## 503 NA 0 0 6480
## 504 NA 0 0 6340
## 505 NA 0 0 6476
## 506 0 0 0 6598
## 507 0 0 0 6759
## 508 0 0 0 6760
## 509 0 0 0 6879
## 510 0 0 0 6307
## 511 300 0 0 6079
## 512 0 0 0 6079
## 513 10 0 200 6118
## 514 0 0 0 6033
## 515 0 0 0 5510
## 516 NA 242 0 5955
## 517 NA 0 240 5873
## 518 NA NA 0 5757
## 519 NA NA 0 5775
## 520 NA NA NA 5622
## 521 NA 0 NA 5682
## 522 NA 60 NA 5448
## 523 NA 405 NA 5265
## 524 0 0 0 2417
## 525 0 0 0 2362
## 526 0 0 0 2447
## 527 0 0 0 3158
## 528 0 0 0 3126
## 529 0 0 0 2994
## 530 0 0 0 3055
## 531 75 0 0 3213
## 532 0 0 0 2983
## 533 0 0 0 3067
## 534 0 0 0 2849
## 535 0 0 0 2906
## 536 NA 0 0 2878
## 537 NA 0 0 2836
## 538 NA NA 0 2845
## 539 NA NA 0 2825
## 540 NA NA NA 2771
## 541 NA 0 NA 2742
## 542 NA 0 NA 2756
## 543 NA 0 NA 2709
## 544 NA NA NA 323
## 545 NA 380 NA 327
## 546 65 0 NA 323
## 547 0 0 NA 330
## 548 0 0 NA 377
## 549 0 0 NA 320
## 550 0 0 NA 325
## 551 0 0 1296 318
## 552 0 0 0 319
## 553 0 0 0 321
## 554 0 0 0 340
## 555 200 0 0 317
## 556 0 0 0 284
## 557 0 0 0 315
## 558 0 0 0 324
## 559 50 220 0 333
## 560 0 300 190 331
## 561 0 0 860 330
## 562 27 0 0 334
## 563 0 NA NA 337
## 564 0 0 NA 342
## 565 NA 0 NA 340
## 566 NA 220 NA 348
## 567 NA 0 NA 346
## 568 NA 220 NA 341
## 569 NA 0 NA 368
## 570 NA 0 NA 447
## 571 NA 1340 1176 6847
## 572 480 330 0 8764
## 573 150 0 646 7689
## 574 0 0 2308 8117
## 575 0 0 740 8468
## 576 0 0 0 8216
## 577 0 0 0 8118
## 578 0 0 1230 8018
## 579 0 0 0 7541
## 580 0 0 0 7790
## 581 0 0 0 7745
## 582 0 0 0 7795
## 583 200 0 0 7561
## 584 0 0 0 7704
## 585 100 0 0 7628
## 586 0 0 0 7680
## 587 100 0 0 7761
## 588 600 0 0 7677
## 589 0 0 0 7628
## 590 40 0 NA 7991
## 591 600 245 NA 8020
## 592 0 0 NA 7971
## 593 0 140 NA 8618
## 594 NA 60 NA 8530
## 595 60 0 NA 8466
## 596 0 330 NA 7935
## 597 0 100 NA 7897
## 598 NA 320 1176 3981
## 599 NA 0 1266 4855
## 600 250 0 1370 5264
## 601 0 0 0 5395
## 602 100 0 290 5411
## 603 0 0 960 5471
## 604 100 190 0 5494
## 605 0 0 0 5503
## 606 0 0 0 5448
## 607 0 0 0 5510
## 608 0 0 0 5597
## 609 0 0 0 5679
## 610 780 90 0 5681
## 611 0 0 0 5822
## 612 0 40 0 5843
## 613 0 0 0 5833
## 614 0 0 0 5880
## 615 700 415 1155 5922
## 616 0 270 0 5992
## 617 88 0 NA 6005
## 618 500 0 NA 6007
## 619 0 0 NA 6050
## 620 0 125 0 6352
## 621 NA 80 1000 6425
## 622 NA 75 1235 6345
## 623 NA 243 500 6562
## 624 NA 944 450 7046
## 625 200 0 0 2571
## 626 25 0 0 2613
## 627 0 0 0 2736
## 628 0 0 1296 2764
## 629 0 0 0 2730
## 630 50 0 0 3128
## 631 0 0 0 3081
## 632 0 0 0 3054
## 633 0 0 0 3049
## 634 0 0 0 3131
## 635 0 220 0 3139
## 636 0 0 0 3094
## 637 0 220 NA 3103
## 638 0 0 NA 2934
## 639 0 0 NA 2981
## 640 0 220 0 3172
## 641 NA 0 0 3195
## 642 NA 0 0 3127
## 643 NA 0 0 2896
## 644 NA 0 0 2871
## 645 NA 600 1176 6200
## 646 NA 420 1296 6558
## 647 NA 0 700 6367
## 648 NA 0 0 6348
## 649 NA 0 122 6127
## 650 100 0 0 6034
## 651 0 0 0 6203
## 652 110 0 1586 6266
## 653 0 0 0 6210
## 654 480 0 0 6282
## 655 727 0 0 6245
## 656 0 0 515 6246
## 657 102 0 55 6255
## 658 0 0 0 6335
## 659 0 0 0 6427
## 660 280 0 0 6847
## 661 0 0 0 6919
## 662 0 0 0 6605
## 663 0 75 0 6561
## 664 340 0 NA 6792
## 665 0 0 0 6991
## 666 NA 0 0 6779
## 667 NA 963 216 7113
## 668 NA 0 600 7168
## 669 0 0 0 7122
## 670 0 0 0 6779
## 671 270 730 0 6784
## 672 NA 725 551 4109
## 673 NA 330 1251 4565
## 674 NA 330 1266 4839
## 675 NA 0 0 5053
## 676 NA 0 0 4944
## 677 NA 0 400 4966
## 678 NA 0 0 4959
## 679 NA 0 0 4876
## 680 192 0 0 4822
## 681 0 0 0 4966
## 682 0 0 0 4936
## 683 0 0 0 4996
## 684 0 0 0 4952
## 685 0 0 0 5290
## 686 0 0 0 4982
## 687 0 0 0 5048
## 688 0 0 0 5025
## 689 0 0 0 4823
## 690 0 0 0 5029
## 691 NA 225 NA 5001
## 692 NA 290 NA 5019
## 693 NA 0 NA 4952
## 694 0 85 NA 5247
## 695 0 205 NA 5143
## 696 35 81 NA 5035
## 697 0 0 NA 4770
## 698 0 315 NA 4732
## 699 0 0 0 NA
## 700 0 0 0 NA
## 701 0 0 1296 1799
## 702 0 0 0 1653
## 703 0 0 0 1640
## 704 0 0 0 1581
## 705 0 0 0 1717
## 706 0 0 0 1843
## 707 0 0 0 1714
## 708 60 0 0 1632
## 709 0 0 0 1614
## 710 0 0 0 1587
## 711 NA 0 NA 1537
## 712 NA 0 NA 1459
## 713 NA 220 NA 1363
## 714 0 0 NA 1573
## 715 0 0 NA 1556
## 716 0 0 NA 1621
## 717 0 0 NA 1576
## 718 0 0 NA 1526
## 719 0 0 0 NA
## 720 0 0 0 NA
## 721 0 73 0 1462
## 722 0 0 0 1420
## 723 0 0 0 1447
## 724 0 0 0 1419
## 725 0 0 0 1417
## 726 150 0 0 1396
## 727 0 0 0 1419
## 728 0 0 0 1444
## 729 0 0 0 1421
## 730 0 0 0 1439
## 731 NA 0 NA 1398
## 732 NA 0 NA 1414
## 733 NA 100 NA 1524
## 734 0 0 NA 1548
## 735 0 0 NA 1559
## 736 0 0 NA 1565
## 737 0 0 NA 1538
## 738 0 0 NA 1514
## 739 NA 1440 1476 11012
## 740 600 640 1176 11269
## 741 0 380 2226 11552
## 742 0 280 0 11646
## 743 500 0 1176 13890
## 744 0 0 0 12714
## 745 0 0 0 13172
## 746 0 0 0 12811
## 747 180 0 100 12541
## 748 0 0 0 13042
## 749 24 0 0 11755
## 750 29 100 0 11630
## 751 114 0 0 11576
## 752 80 0 0 11683
## 753 1032 170 0 12019
## 754 NA 0 0 11725
## 755 NA 0 0 12679
## 756 NA NA 0 12040
## 757 0 NA 0 11935
## 758 0 0 NA 12563
## 759 0 0 0 12888
## 760 0 530 0 12871
## 761 0 600 160 13357
## 762 0 712 0 13021
## 763 0 32 0 12913
## 764 0 505 1000 12101
## 765 70 430 0 11871
## 766 15 0 0 3316
## 767 0 0 225 2962
## 768 0 0 0 3153
## 769 0 0 0 3119
## 770 40 0 0 3205
## 771 0 0 0 3193
## 772 0 0 0 3292
## 773 0 0 0 3337
## 774 0 NA 0 3186
## 775 0 0 0 3177
## 776 0 0 0 3162
## 777 0 0 0 3127
## 778 0 0 NA 3036
## 779 0 278 0 3103
## 780 0 0 0 3025
## 781 0 246 0 3221
## 782 0 0 0 3296
## 783 0 0 0 3191
## 784 0 240 0 2961
## 785 0 720 0 2926
## 786 0 0 0 1552
## 787 0 0 0 1627
## 788 0 0 0 1640
## 789 0 0 0 1622
## 790 0 0 0 1659
## 791 0 0 0 1541
## 792 0 0 0 1540
## 793 0 0 0 1571
## 794 0 0 0 1497
## 795 0 0 0 1578
## 796 0 0 0 1466
## 797 NA 0 0 1429
## 798 0 0 NA 1422
## 799 0 0 0 1285
## 800 30 0 0 1386
## 801 0 0 0 1533
## 802 53 0 0 1545
## 803 0 0 0 1565
## 804 0 0 0 1437
## 805 0 0 1000 1393
## 806 250 580 NA 4997
## 807 0 910 NA 4259
## 808 0 0 NA 4288
## 809 0 0 1296 5668
## 810 0 0 0 5396
## 811 0 0 0 4990
## 812 0 0 0 5479
## 813 0 0 475 5438
## 814 0 0 0 5260
## 815 0 0 0 5170
## 816 0 0 0 5089
## 817 0 0 0 5083
## 818 0 0 0 4956
## 819 40 0 0 5175
## 820 120 0 0 5312
## 821 0 0 0 5103
## 822 1050 0 0 5051
## 823 0 0 0 4983
## 824 0 245 0 4928
## 825 0 0 NA 4708
## 826 100 0 NA 4729
## 827 0 90 NA 4654
## 828 0 330 NA 4855
## 829 NA 220 NA 4608
## 830 NA 320 0 4652
## 831 NA 0 1224 4662
## 832 NA 1520 0 4629
## 833 0 280 1296 3854
## 834 240 0 0 3927
## 835 0 0 0 3766
## 836 0 0 0 3721
## 837 0 0 0 3657
## 838 0 0 0 3879
## 839 0 0 0 3817
## 840 106 0 0 3594
## 841 197 0 0 3878
## 842 0 0 0 3775
## 843 1608 300 0 3714
## 844 8 0 0 3702
## 845 0 0 NA 3679
## 846 13 330 NA 3634
## 847 0 662 NA 3719
## 848 0 0 NA 3702
## 849 NA 0 NA 3765
## 850 NA 197 0 3748
## 851 NA 340 0 3697
## 852 NA 840 1500 3743
## 853 NA 1575 1848 10053
## 854 2014 980 2532 11731
## 855 775 0 1350 13527
## 856 140 280 1266 13447
## 857 300 0 360 13437
## 858 180 0 0 13726
## 859 0 0 1266 13894
## 860 0 0 0 13455
## 861 0 0 0 12920
## 862 0 0 0 13443
## 863 0 0 0 13586
## 864 20 0 0 13796
## 865 150 0 0 13971
## 866 420 10 850 14009
## 867 430 0 0 14112
## 868 0 0 0 13380
## 869 0 0 0 13732
## 870 630 0 0 13773
## 871 315 220 1375 14332
## 872 0 0 0 14439
## 873 0 0 0 14267
## 874 113 1320 0 14473
## 875 109 250 500 15180
## 876 0 430 825 14661
## 877 100 690 1594 14634
## 878 634 380 1224 14313
## 879 0 1630 5490 14579
## 880 700 2175 1176 18352
## 881 425 2150 1596 18883
## 882 350 0 1626 16272
## 883 80 0 750 16675
## 884 0 0 1446 16515
## 885 850 0 250 16452
## 886 50 0 0 16656
## 887 150 0 0 15587
## 888 0 0 0 15581
## 889 0 0 0 15385
## 890 400 0 250 15469
## 891 0 0 750 15506
## 892 270 0 525 15474
## 893 0 0 0 15676
## 894 0 90 225 15347
## 895 0 0 600 15083
## 896 0 0 2800 15729
## 897 0 0 0 15917
## 898 600 0 0 17161
## 899 0 670 NA 16750
## 900 98 675 NA 17586
## 901 0 1080 NA 17396
## 902 200 0 NA 17540
## 903 10 350 NA 17333
## 904 0 0 NA 16797
## 905 0 110 NA 16454
## 906 0 380 NA 16246
## 907 0 0 0 1510
## 908 0 0 0 1530
## 909 0 0 0 1549
## 910 0 0 0 1348
## 911 0 0 0 1298
## 912 0 0 0 1479
## 913 0 0 0 1478
## 914 250 0 0 1462
## 915 0 0 224 1520
## 916 0 0 0 1456
## 917 0 0 0 1467
## 918 250 0 0 1551
## 919 0 0 NA 1476
## 920 0 0 NA 1504
## 921 0 140 NA 1535
## 922 20 0 NA 1507
## 923 0 0 NA 1506
## 924 0 0 NA 1424
## 925 25 0 NA 1435
## 926 0 0 NA 1380
## 927 0 0 0 2460
## 928 0 0 0 2466
## 929 0 0 0 2178
## 930 0 0 0 2211
## 931 300 0 0 2283
## 932 0 0 0 2248
## 933 0 0 0 2383
## 934 0 0 0 1817
## 935 0 0 0 2221
## 936 0 0 0 2205
## 937 0 0 0 2327
## 938 0 0 0 2305
## 939 0 0 NA 2093
## 940 10 0 NA 2243
## 941 0 220 NA 2091
## 942 0 0 NA 2143
## 943 0 0 NA 2176
## 944 0 0 NA 2138
## 945 0 0 NA 2086
## 946 0 0 NA 2061
## 947 250 120 1568 8548
## 948 127 330 192 9900
## 949 600 0 560 10574
## 950 0 0 0 10618
## 951 0 0 0 9755
## 952 0 0 0 9931
## 953 0 0 0 9850
## 954 0 0 0 9705
## 955 0 0 0 9667
## 956 0 0 0 9293
## 957 0 0 0 9057
## 958 0 0 0 8809
## 959 0 0 0 8775
## 960 0 330 0 8863
## 961 290 150 0 8142
## 962 0 0 0 5155
## 963 0 95 0 5125
## 964 0 120 0 5059
## 965 0 0 0 6210
## 966 50 0 NA 5065
## 967 0 160 NA 5044
## 968 125 220 NA 5235
## 969 0 380 NA 5101
## 970 NA 180 NA 5235
## 971 NA 0 NA 5153
## 972 NA 0 NA 5129
## 973 NA 240 NA 5030
## 974 150 280 NA 7034
## 975 0 465 NA 7840
## 976 50 0 240 7952
## 977 930 145 540 8018
## 978 0 0 1531 8322
## 979 0 0 0 8429
## 980 600 0 484 7931
## 981 1000 0 1611 7906
## 982 0 0 540 7714
## 983 0 0 0 7708
## 984 0 0 0 8027
## 985 0 0 0 7970
## 986 0 0 0 8132
## 987 0 0 0 8572
## 988 0 0 0 8461
## 989 0 110 0 8406
## 990 0 0 0 8793
## 991 0 0 0 8836
## 992 0 200 0 9229
## 993 NA 505 775 9203
## 994 NA 550 0 9260
## 995 NA 995 NA 9302
## 996 NA 1400 0 9362
## 997 NA 800 0 9613
## 998 NA 0 1525 9840
## 999 NA 790 1675 9692
## 1000 NA 700 616 9888
## 1001 0 0 0 2991
## 1002 0 0 0 2919
## 1003 0 0 0 3031
## 1004 0 0 0 2762
## 1005 0 0 0 2935
## 1006 0 0 0 2874
## 1007 0 0 0 2631
## 1008 0 0 0 2778
## 1009 0 0 0 2625
## 1010 0 0 0 2766
## 1011 0 0 0 2368
## 1012 0 0 0 2451
## 1013 NA 0 0 2721
## 1014 NA 0 0 2635
## 1015 NA 0 NA 2656
## 1016 NA 240 0 2205
## 1017 NA 220 0 2414
## 1018 NA 0 0 2395
## 1019 NA 0 0 2318
## 1020 NA 0 825 2274
## 1021 0 0 0 2889
## 1022 0 0 0 2770
## 1023 0 0 0 2856
## 1024 100 0 0 2802
## 1025 0 0 0 2615
## 1026 100 0 0 2568
## 1027 0 0 0 2704
## 1028 0 0 0 2748
## 1029 0 0 0 2796
## 1030 0 0 0 2719
## 1031 0 0 0 2660
## 1032 0 0 0 2635
## 1033 NA 0 0 2538
## 1034 NA 140 0 2475
## 1035 NA 0 NA 2547
## 1036 NA 0 0 2526
## 1037 NA 0 0 2455
## 1038 NA 0 0 2418
## 1039 NA 110 0 2446
## 1040 NA 0 0 2405
## 1041 0 0 0 980
## 1042 0 0 0 964
## 1043 0 0 0 1143
## 1044 0 0 0 1159
## 1045 0 0 0 1159
## 1046 0 0 0 1077
## 1047 0 0 0 NA
## 1048 0 0 0 NA
## 1049 0 0 0 NA
## 1050 0 0 0 NA
## 1051 0 0 0 NA
## 1052 0 0 0 NA
## 1053 0 NA 0 NA
## 1054 0 NA 0 NA
## 1055 0 NA 0 NA
## 1056 0 0 0 NA
## 1057 200 0 0 NA
## 1058 0 0 704 NA
## 1059 0 0 0 NA
## 1060 150 0 0 88
## 1061 0 NA 1500 129
## 1062 0 NA 0 123
## 1063 NA NA 0 133
## 1064 NA NA 704 139
## 1065 NA NA NA NA
## 1066 NA NA NA 492
## 1067 NA NA 122 334
## 1068 NA NA 0 478
## 1069 NA NA 0 904
## 1070 NA NA 0 857
## 1071 NA NA 0 857
## 1072 NA NA 1784 744
## 1073 0 0 0 993
## 1074 0 0 0 1143
## 1075 0 0 0 1302
## 1076 0 0 0 1303
## 1077 0 0 0 1242
## 1078 0 0 0 1378
## 1079 0 NA 0 1386
## 1080 0 NA 0 1486
## 1081 0 0 0 1673
## 1082 0 0 0 1840
## 1083 300 240 0 1725
## 1084 0 220 0 1846
## 1085 300 0 0 1737
## 1086 0 NA 320 1876
## 1087 0 NA 904 2022
## 1088 NA NA 2204 1792
## 1089 NA NA 0 1510
## 1090 100 560 1176 5900
## 1091 1000 330 1176 6637
## 1092 300 0 0 5086
## 1093 0 0 0 5123
## 1094 0 0 0 5007
## 1095 500 0 0 5223
## 1096 0 0 216 5083
## 1097 0 0 0 5205
## 1098 0 0 0 4701
## 1099 0 0 0 4702
## 1100 20 0 0 4663
## 1101 12 0 0 4711
## 1102 50 0 0 4698
## 1103 0 0 0 4715
## 1104 10 240 0 4544
## 1105 0 0 0 4308
## 1106 0 240 0 4404
## 1107 0 0 0 4418
## 1108 0 240 0 4439
## 1109 NA 0 1000 5038
## 1110 NA 350 1500 5406
## 1111 NA 885 0 5343
## 1112 NA 2050 0 5568
## 1113 NA 300 NA 5326
## 1114 NA 0 NA 5392
## 1115 NA 0 NA 5376
## 1116 NA 573 NA 5478
## 1117 NA 650 NA 5957
## 1118 NA 700 2652 5759
## 1119 250 560 1100 5438
## 1120 256 0 0 6016
## 1121 0 0 855 5845
## 1122 0 0 0 5530
## 1123 0 0 0 5444
## 1124 300 0 0 5084
## 1125 0 0 860 5235
## 1126 50 0 0 5236
## 1127 0 0 0 5257
## 1128 0 0 0 5130
## 1129 0 0 0 5312
## 1130 0 0 0 5480
## 1131 0 0 0 5592
## 1132 0 0 0 5051
## 1133 0 0 0 4874
## 1134 100 0 0 5155
## 1135 0 220 0 5283
## 1136 NA 0 NA 5227
## 1137 NA 190 NA 5134
## 1138 NA 0 NA 5071
## 1139 NA 300 NA 5321
## 1140 NA 0 NA 5543
## 1141 0 0 0 5631
## 1142 0 0 0 5232
## 1143 200 80 1784 5124
## 1144 NA 320 1176 3716
## 1145 NA 280 1433 4015
## 1146 NA 50 1296 4783
## 1147 250 0 0 4816
## 1148 0 0 0 4921
## 1149 0 0 1215 4810
## 1150 0 0 0 5004
## 1151 0 0 0 4829
## 1152 0 0 0 4838
## 1153 50 0 0 4927
## 1154 0 0 0 4922
## 1155 80 0 0 4897
## 1156 0 0 0 4850
## 1157 0 0 0 4801
## 1158 200 0 240 4724
## 1159 370 60 0 4664
## 1160 0 115 0 4740
## 1161 110 110 0 4675
## 1162 100 110 0 4749
## 1163 0 80 NA 4934
## 1164 0 410 NA 4844
## 1165 200 0 NA 4983
## 1166 20 475 NA 4953
## 1167 0 0 NA 5016
## 1168 0 470 NA 4929
## 1169 0 280 NA 4915
## 1170 0 0 NA 4889
## 1171 0 0 0 1371
## 1172 0 0 0 1334
## 1173 0 0 0 1300
## 1174 0 0 0 1289
## 1175 0 0 0 1396
## 1176 0 0 0 1414
## 1177 0 0 0 1410
## 1178 0 0 0 1347
## 1179 0 0 0 1353
## 1180 0 0 0 1391
## 1181 0 0 0 1474
## 1182 0 0 0 1417
## 1183 0 0 NA 1405
## 1184 0 0 NA 1420
## 1185 0 160 NA 1448
## 1186 0 0 NA 1967
## 1187 0 250 NA 1861
## 1188 0 75 NA 1445
## 1189 0 80 NA 1504
## 1190 0 140 NA 1056
## 1191 150 90 1176 3528
## 1192 0 230 1266 3816
## 1193 0 0 0 2944
## 1194 0 0 1266 2942
## 1195 0 0 0 2813
## 1196 0 0 NA 2679
## 1197 0 0 NA 2822
## 1198 0 0 NA 2657
## 1199 0 0 NA 2773
## 1200 0 0 0 2747
## 1201 0 0 0 2722
## 1202 0 0 0 2687
## 1203 0 0 0 2632
## 1204 0 0 0 2674
## 1205 0 0 0 2615
## 1206 0 0 0 2318
## 1207 20 0 0 2251
## 1208 0 0 0 2352
## 1209 0 0 0 2610
## 1210 150 200 NA 2491
## 1211 0 0 NA 2521
## 1212 0 220 NA 2481
## 1213 500 0 NA 2443
## 1214 84 NA NA 2569
## 1215 0 NA NA 2436
## 1216 0 NA NA 2450
## 1217 0 NA NA 2422
## 1218 1200 600 2352 8240
## 1219 0 730 3294 8439
## 1220 500 0 240 7571
## 1221 100 0 0 8586
## 1222 0 0 0 8295
## 1223 0 36 1175 7409
## 1224 0 0 0 7024
## 1225 4 0 0 6592
## 1226 132 0 0 6538
## 1227 20 0 0 6637
## 1228 96 0 0 7318
## 1229 24 0 0 7445
## 1230 48 35 0 6886
## 1231 60 0 0 7374
## 1232 0 30 0 7205
## 1233 168 440 0 7139
## 1234 0 560 432 7900
## 1235 210 280 0 8977
## 1236 124 311 825 9865
## 1237 0 500 0 7619
## 1238 0 320 550 7308
## 1239 0 1092 0 6901
## 1240 102 604 850 7403
## 1241 198 30 1050 7826
## 1242 0 888 0 7707
## 1243 0 140 1050 6737
## 1244 0 165 840 6442
## 1245 0 0 0 1835
## 1246 0 0 0 1765
## 1247 0 0 0 1780
## 1248 200 0 1075 1771
## 1249 75 0 125 1791
## 1250 0 0 0 1722
## 1251 12 0 0 1705
## 1252 0 0 0 1602
## 1253 0 0 0 1479
## 1254 0 0 0 1385
## 1255 0 0 0 1292
## 1256 0 0 0 1280
## 1257 NA 0 0 1321
## 1258 0 0 0 1367
## 1259 0 240 0 1443
## 1260 0 140 0 1545
## 1261 0 0 0 1575
## 1262 132 0 0 1592
## 1263 0 0 0 1453
## 1264 0 0 0 1460
## 1265 0 0 0 1214
## 1266 0 0 0 1216
## 1267 10 0 0 1237
## 1268 60 0 0 1156
## 1269 0 0 0 1138
## 1270 0 0 0 1110
## 1271 12 0 0 1110
## 1272 0 0 0 1069
## 1273 28 0 0 1053
## 1274 70 0 0 1004
## 1275 0 0 0 947
## 1276 70 220 0 931
## 1277 0 0 0 2076
## 1278 0 0 300 2052
## 1279 0 0 0 1795
## 1280 0 0 0 1732
## 1281 8 0 0 1729
## 1282 76 0 0 1712
## 1283 24 0 0 1708
## 1284 0 0 0 1730
## 1285 0 0 0 1698
## 1286 0 0 0 1673
## 1287 0 0 0 1619
## 1288 0 110 0 1616
## 1289 0 0 0 1677
## 1290 0 240 0 1636
## 1291 0 0 0 1154
## 1292 52 0 90 1112
## 1293 15 0 0 1135
## 1294 0 0 0 1091
## 1295 39 0 0 1103
## 1296 0 0 0 1012
## 1297 32 0 0 984
## 1298 0 0 0 992
## nurses_per10 pens pension polycl_visits polycl_visits_per10 polyclinic
## 1 117.1 112.10 NA 19.000 299.8 56
## 2 143.5 123.70 NA 18.800 284.4 65
## 3 134.6 146.40 NA 23.300 355.8 67
## 4 135.9 150.00 NA 23.400 358.9 65
## 5 136.3 153.20 NA 23.000 352.2 65
## 6 134.9 156.30 NA 24.600 378.4 65
## 7 137.9 158.00 NA 23.900 370.8 66
## 8 134.7 159.60 NA 23.700 368.1 66
## 9 139.5 160.50 NA 23.300 364.6 66
## 10 142.4 160.70 1518.00 22.700 358.2 59
## 11 136.6 161.30 1813.00 22.000 332.3 60
## 12 137.3 162.80 2103.30 22.600 342.7 62
## 13 138.4 164.00 2623.80 20.400 312.6 62
## 14 142.8 164.80 2925.20 23.400 360.5 62
## 15 145.3 165.10 3755.30 23.400 361.2 148
## 16 148.3 166.50 4616.00 22.400 343.8 40
## 17 148.9 169.80 6224.00 23.000 353.0 40
## 18 87.3 174.10 7698.80 15.100 225.6 38
## 19 87.9 176.90 8356.30 14.700 215.5 30
## 20 88.4 179.40 9216.50 15.400 222.8 28
## 21 89.1 183.30 10054.40 15.800 226.9 33
## 22 90.3 185.60 11077.10 17.100 244.5 38
## 23 96.7 190.60 12027.40 17.200 245.5 40
## 24 96.3 194.10 12348.90 17.500 251.3 34
## 25 97.0 197.30 13238.30 17.400 249.6 34
## 26 90.9 200.50 13956.30 17.700 254.4 34
## 27 92.5 200.70 14727.90 18.400 263.3 35
## 28 102.0 63.10 NA 6.200 263.0 23
## 29 104.0 63.20 NA 6.000 255.0 23
## 30 103.8 63.40 1497.00 6.500 280.1 23
## 31 105.3 63.30 1784.00 6.500 281.0 23
## 32 116.7 63.30 2036.40 6.500 284.3 23
## 33 115.9 73.80 2536.50 6.500 286.9 27
## 34 118.4 73.80 2815.30 6.300 282.1 20
## 35 117.5 74.00 3628.80 6.400 285.4 34
## 36 112.6 74.10 4451.00 6.200 280.4 8
## 37 114.6 74.70 5999.00 6.300 284.2 10
## 38 91.8 75.70 7375.20 5.000 225.9 11
## 39 94.5 76.40 7986.40 4.700 218.6 9
## 40 98.8 76.80 8801.60 5.200 241.4 8
## 41 97.1 77.50 9591.90 5.200 243.6 8
## 42 96.6 78.20 10361.10 5.300 247.1 9
## 43 97.4 79.00 11452.70 5.200 244.1 6
## 44 96.6 79.40 11756.70 5.300 247.5 7
## 45 91.5 79.60 12615.90 5.600 262.7 7
## 46 89.0 79.80 13301.20 5.500 263.2 7
## 47 86.6 78.90 14017.40 6.000 285.6 6
## 48 122.0 43.80 NA 5.600 347.0 4
## 49 122.0 43.40 NA 6.300 392.0 5
## 50 120.0 42.70 1492.00 6.200 391.3 22
## 51 118.5 42.20 1785.00 6.200 412.0 22
## 52 119.7 42.40 2039.60 6.200 385.3 22
## 53 116.3 42.20 2521.60 6.100 381.5 9
## 54 116.2 42.00 2799.60 6.100 386.9 15
## 55 119.5 48.90 3558.10 6.100 387.7 17
## 56 116.4 50.30 4340.00 6.000 386.0 6
## 57 116.8 51.20 5846.00 6.000 386.3 5
## 58 98.9 52.10 7226.00 4.500 309.3 6
## 59 104.8 52.40 7816.20 4.800 329.0 4
## 60 104.1 52.40 8600.10 4.900 332.6 3
## 61 108.3 52.60 9354.30 4.800 327.5 3
## 62 100.5 52.70 10113.30 4.500 310.2 3
## 63 103.1 53.10 11174.10 4.500 310.5 3
## 64 100.7 53.10 11476.20 4.500 312.7 3
## 65 100.2 52.80 12363.20 4.500 315.3 3
## 66 95.1 52.80 13055.60 4.500 318.8 2
## 67 95.8 51.90 13790.40 4.600 322.1 3
## 68 86.4 140.80 NA 7.500 103.5 57
## 69 96.9 152.20 NA 9.200 124.0 59
## 70 90.7 182.60 NA 17.800 275.8 59
## 71 89.9 187.00 NA 13.600 177.7 66
## 72 88.6 190.00 NA 12.000 157.4 66
## 73 93.6 191.30 NA 14.200 187.1 62
## 74 93.0 191.90 NA 14.300 188.4 62
## 75 93.1 192.90 NA 14.200 188.3 61
## 76 92.0 195.00 NA 14.500 192.9 55
## 77 94.7 197.60 1515.00 15.200 203.7 55
## 78 88.9 197.30 1806.00 15.400 195.5 60
## 79 82.7 198.80 2071.00 13.900 177.3 59
## 80 82.3 199.00 2587.00 13.800 176.5 53
## 81 85.4 201.40 2895.00 14.800 189.8 53
## 82 93.5 204.10 3728.00 15.500 198.1 52
## 83 137.8 207.00 4597.50 19.800 253.3 66
## 84 139.3 210.80 6236.40 22.400 286.1 71
## 85 130.0 216.90 7666.10 22.300 267.3 83
## 86 129.7 221.10 8334.80 22.800 267.3 80
## 87 127.4 226.50 9195.10 25.000 286.8 83
## 88 130.7 233.10 10043.40 25.800 288.7 83
## 89 122.9 239.90 10861.00 26.100 283.9 79
## 90 141.2 248.20 12040.30 27.700 293.4 88
## 91 142.6 256.80 12351.50 28.300 290.4 99
## 92 150.7 265.50 13215.90 32.500 327.9 121
## 93 138.2 275.10 13934.10 33.600 333.6 105
## 94 144.4 281.30 14722.00 33.800 331.2 113
## 95 95.5 49.50 NA 3.600 202.0 14
## 96 96.0 49.80 NA 3.600 203.0 14
## 97 98.0 49.60 1442.00 3.700 207.4 14
## 98 87.0 49.20 1715.00 3.800 180.5 15
## 99 83.3 49.30 1964.00 3.700 177.0 14
## 100 83.0 48.70 2460.00 3.800 182.2 16
## 101 81.2 48.60 2744.00 3.800 182.7 17
## 102 80.4 48.70 3565.00 3.700 177.9 17
## 103 86.2 48.90 4370.80 4.200 202.1 17
## 104 79.7 49.10 5934.10 4.700 227.1 18
## 105 78.2 49.80 7255.20 4.800 228.4 18
## 106 78.0 49.90 7858.10 4.800 229.5 18
## 107 78.5 50.20 8669.50 4.900 235.3 24
## 108 81.7 50.70 9445.30 5.000 239.2 21
## 109 81.4 50.90 10201.80 5.100 243.2 23
## 110 85.1 51.10 11304.80 5.100 244.9 22
## 111 82.1 51.70 11574.80 5.100 244.5 22
## 112 90.3 52.10 12384.00 5.400 259.5 24
## 113 89.7 52.40 13065.00 5.200 248.4 21
## 114 90.1 52.20 13769.00 5.300 254.4 17
## 115 104.5 60.50 NA 6.500 262.0 25
## 116 96.4 60.90 NA 6.700 272.0 25
## 117 91.8 61.20 1478.00 6.500 259.4 25
## 118 80.2 61.00 1768.00 6.600 234.7 26
## 119 78.3 61.50 2029.00 5.200 184.8 24
## 120 75.2 61.90 2529.00 6.300 224.3 24
## 121 79.4 62.80 2832.00 6.700 239.5 27
## 122 79.3 63.70 3649.00 6.600 234.8 27
## 123 79.8 64.70 4510.20 7.000 248.7 25
## 124 71.0 65.80 6111.70 7.500 263.3 25
## 125 68.7 67.20 7522.70 6.700 224.8 28
## 126 78.6 68.30 8177.80 7.500 246.1 30
## 127 74.2 69.70 9029.60 7.200 235.2 32
## 128 74.8 71.50 9886.90 7.400 237.4 33
## 129 73.6 73.40 10696.80 7.500 234.1 31
## 130 70.5 75.20 11889.60 7.400 228.4 30
## 131 71.3 76.90 12222.70 7.500 228.0 37
## 132 72.0 78.90 13090.20 8.300 248.5 41
## 133 71.7 80.70 13870.20 7.900 233.6 32
## 134 74.6 81.30 14687.40 7.500 222.2 29
## 135 81.2 91.80 NA 10.600 268.0 34
## 136 73.6 92.50 NA 10.500 266.2 33
## 137 76.2 92.60 1461.00 9.800 247.2 33
## 138 80.2 92.80 1739.00 9.900 249.7 34
## 139 76.1 93.70 1993.00 9.800 246.5 33
## 140 74.9 94.60 2498.00 10.000 249.8 33
## 141 72.3 95.90 2788.00 9.800 245.2 33
## 142 66.6 98.00 3615.00 9.600 236.2 33
## 143 74.5 100.50 4432.80 9.900 240.5 33
## 144 75.3 103.30 6021.70 10.500 253.1 32
## 145 74.2 107.70 7331.40 10.400 247.2 29
## 146 73.1 109.80 7932.70 10.700 244.9 31
## 147 71.5 112.10 8721.50 10.900 244.9 32
## 148 69.0 116.30 9485.60 11.000 232.2 31
## 149 71.3 119.50 10226.20 11.000 234.4 37
## 150 73.4 124.40 11276.10 11.000 229.0 33
## 151 72.0 127.90 11562.40 11.100 225.9 32
## 152 74.2 131.20 12346.30 11.300 222.4 38
## 153 66.4 135.30 13012.30 11.800 225.8 34
## 154 96.8 136.70 13731.10 10.400 196.6 35
## 155 102.2 3.70 NA NA NA NA
## 156 131.1 4.90 NA 0.200 57.9 5
## 157 158.8 5.20 NA 0.400 128.0 5
## 158 123.0 5.30 NA 1.200 439.0 5
## 159 127.0 5.20 NA 1.200 439.0 5
## 160 132.0 5.00 NA 1.400 521.0 5
## 161 106.1 5.10 NA 1.100 351.4 5
## 162 120.8 4.70 NA 1.100 345.9 8
## 163 137.1 5.50 1917.80 1.100 354.6 7
## 164 142.3 5.50 2319.18 1.100 405.1 7
## 165 131.3 5.60 3060.73 1.000 359.1 6
## 166 142.9 5.80 3884.89 1.100 443.4 5
## 167 109.6 165.50 NA 38.700 418.2 105
## 168 108.7 1894.30 NA 26.100 300.5 127
## 169 108.0 198.60 NA 25.000 287.0 101
## 170 104.5 203.80 NA 24.600 281.6 96
## 171 111.3 207.30 NA 23.600 269.1 91
## 172 118.9 210.10 NA 25.000 285.3 91
## 173 115.3 213.20 NA 24.200 276.5 89
## 174 115.5 215.60 NA 25.600 292.7 92
## 175 117.8 219.10 1569.00 30.200 345.0 102
## 176 113.4 221.00 1873.00 28.500 312.3 102
## 177 114.3 224.80 2160.00 29.200 318.6 130
## 178 117.6 226.50 2690.00 29.700 321.8 156
## 179 118.3 227.50 3285.00 30.400 327.8 153
## 180 125.5 228.60 3891.00 31.700 338.4 175
## 181 124.9 230.60 4849.00 32.200 339.9 164
## 182 130.0 235.40 6595.00 31.700 329.3 146
## 183 128.3 238.90 8145.00 32.300 329.7 144
## 184 132.1 243.00 8886.80 34.300 344.1 151
## 185 131.0 247.20 9845.60 33.800 331.8 159
## 186 133.7 251.70 10803.60 35.300 340.8 172
## 187 133.4 257.50 11724.50 35.700 339.0 181
## 188 133.3 264.30 13017.80 35.300 330.5 166
## 189 123.6 270.10 13355.50 35.500 327.6 182
## 190 123.4 272.50 14316.00 36.200 331.4 202
## 191 125.5 288.10 15096.10 35.200 321.5 202
## 192 124.9 290.50 15937.00 35.700 326.0 206
## 193 121.7 30.00 NA 4.700 345.7 16
## 194 125.9 30.10 NA 4.800 354.7 19
## 195 128.1 30.40 1476.00 5.200 390.9 19
## 196 126.6 30.40 1732.00 5.200 401.5 19
## 197 129.0 34.90 2014.00 5.300 402.2 20
## 198 127.3 35.00 2511.00 5.300 410.4 20
## 199 150.7 35.10 2822.00 4.900 434.1 19
## 200 154.6 35.00 3648.00 4.800 426.5 22
## 201 162.1 35.20 4520.00 5.000 445.7 17
## 202 158.9 35.80 6121.00 5.100 453.7 17
## 203 145.3 36.10 7565.00 5.000 457.2 15
## 204 165.6 36.40 8255.00 4.900 444.8 13
## 205 172.0 36.70 9160.80 4.700 429.9 12
## 206 174.5 37.00 10048.50 4.600 422.1 12
## 207 138.5 37.20 10931.60 4.500 419.4 12
## 208 141.7 37.40 12158.50 5.000 466.1 18
## 209 164.5 43.60 12325.10 5.000 473.0 16
## 210 170.7 43.40 12887.20 5.400 508.0 19
## 211 176.9 43.80 14040.80 5.400 505.8 18
## 212 170.9 43.10 14892.40 5.400 503.7 18
## 213 89.2 25.50 NA 3.500 255.1 21
## 214 84.1 25.50 NA 3.600 261.8 23
## 215 85.4 25.70 1467.00 3.700 265.8 21
## 216 90.4 25.50 1743.00 3.300 254.9 23
## 217 91.3 33.00 1954.00 3.600 275.8 24
## 218 92.1 33.00 2436.00 3.400 265.3 21
## 219 110.3 33.90 NA 6.200 264.8 18
## 220 120.5 35.00 NA 6.300 267.9 22
## 221 115.2 35.70 2215.00 6.300 269.6 19
## 222 123.6 35.40 2737.00 6.300 287.9 19
## 223 126.7 37.60 3753.00 6.400 294.6 19
## 224 129.4 37.90 4721.00 7.100 331.5 19
## 225 127.7 37.20 5382.00 6.300 301.3 18
## 226 127.4 37.90 6867.00 5.300 253.5 20
## 227 128.8 37.70 8599.00 5.600 272.7 15
## 228 130.0 38.30 11570.00 5.400 267.8 16
## 229 150.9 38.60 13684.00 6.000 341.5 15
## 230 149.4 39.00 14968.00 5.900 331.0 17
## 231 147.9 39.10 16563.60 6.100 340.3 19
## 232 148.6 39.60 18082.10 5.900 332.3 20
## 233 155.9 40.00 19561.40 5.900 335.8 18
## 234 148.6 41.20 21535.00 5.800 327.8 16
## 235 152.9 41.50 21763.20 6.200 345.9 19
## 236 147.0 41.60 22676.20 6.000 334.1 21
## 237 145.9 42.70 23467.30 6.000 330.7 21
## 238 142.6 51.90 23781.00 6.000 329.3 20
## 239 105.1 81.20 NA NA NA 121
## 240 97.5 101.50 NA 9.300 137.9 154
## 241 105.4 119.00 NA 11.400 175.2 74
## 242 101.7 124.10 NA 12.300 189.0 82
## 243 102.9 126.70 NA 12.400 191.9 87
## 244 101.2 128.90 NA 12.300 192.5 100
## 245 102.9 130.30 NA 12.600 199.3 112
## 246 97.8 131.90 NA 13.500 215.5 130
## 247 95.0 134.20 NA 14.300 229.4 149
## 248 94.1 135.00 1543.20 14.200 227.0 159
## 249 95.3 136.80 1853.20 13.700 222.5 161
## 250 94.3 138.40 2142.10 13.800 225.1 159
## 251 94.2 139.70 2721.90 14.300 233.7 171
## 252 94.3 141.00 2996.80 14.400 237.8 153
## 253 90.4 143.00 3834.20 14.700 243.1 148
## 254 86.7 144.40 4787.40 13.800 228.6 90
## 255 88.4 146.80 6524.30 13.500 222.6 84
## 256 83.5 148.70 8057.80 13.400 217.1 88
## 257 92.1 149.70 8817.80 14.900 238.6 102
## 258 90.0 151.10 9782.00 15.100 241.3 96
## 259 93.7 152.50 10746.80 16.400 259.9 109
## 260 95.8 153.60 11685.70 17.000 269.6 104
## 261 98.4 156.10 12983.90 16.400 258.9 109
## 262 98.3 157.60 13314.80 17.000 268.5 109
## 263 98.0 158.40 14174.90 17.700 279.3 117
## 264 90.6 159.30 14933.50 17.700 279.6 117
## 265 94.4 158.20 15740.70 18.200 286.6 126
## 266 53.6 28.10 NA 1.900 170.5 19
## 267 49.3 28.20 NA 1.800 164.3 18
## 268 52.8 28.10 1467.60 1.900 173.2 22
## 269 52.9 28.10 1761.60 1.900 174.1 21
## 270 49.0 28.20 2033.90 1.900 167.6 19
## 271 48.3 28.20 2523.50 1.900 167.3 19
## 272 47.9 28.30 2833.90 2.100 188.2 28
## 273 50.0 28.40 3651.70 2.100 188.2 27
## 274 47.6 28.50 4533.10 2.000 178.9 15
## 275 51.4 34.20 6126.60 2.100 184.4 12
## 276 50.9 34.40 7555.00 2.200 193.9 12
## 277 46.8 34.70 8249.40 2.300 204.8 13
## 278 45.7 35.20 9153.50 2.300 202.9 13
## 279 47.4 35.60 10022.80 2.400 212.0 13
## 280 47.1 35.90 10901.50 2.300 199.7 14
## 281 46.9 36.50 12114.60 2.300 197.6 15
## 282 44.6 36.80 12463.40 2.100 178.4 11
## 283 45.8 36.90 13320.40 2.100 179.4 15
## 284 47.3 37.20 14067.90 2.100 180.9 15
## 285 51.9 36.90 14879.00 2.100 182.2 15
## 286 80.5 36.30 NA 3.100 168.0 29
## 287 80.4 36.90 NA 3.700 203.5 35
## 288 86.0 37.10 1475.40 3.900 213.9 36
## 289 85.2 37.80 1769.60 4.100 232.1 36
## 290 82.7 38.30 2049.00 4.000 231.3 36
## 291 86.4 38.70 2542.70 4.400 257.6 51
## 292 86.1 39.00 2860.40 4.500 264.2 53
## 293 84.9 39.60 3662.50 3.900 232.1 54
## 294 82.4 40.20 4590.10 3.800 223.9 29
## 295 83.6 40.70 6237.70 3.400 206.5 24
## 296 84.1 41.50 7712.20 4.000 250.3 25
## 297 77.8 42.20 8430.40 3.900 242.6 15
## 298 75.2 43.10 9358.10 3.900 246.8 18
## 299 74.5 43.70 10274.70 3.900 248.7 16
## 300 73.2 44.10 11186.90 3.900 248.1 16
## 301 71.7 44.80 12455.90 3.900 251.6 19
## 302 73.4 45.20 12826.90 3.800 251.2 22
## 303 74.9 45.50 13719.00 4.000 265.1 24
## 304 73.3 45.80 14479.10 4.000 269.6 24
## 305 75.5 45.30 15319.70 4.000 275.6 24
## 306 108.4 41.10 NA 2.500 161.8 25
## 307 107.7 41.70 NA 2.600 170.5 27
## 308 150.5 41.30 1448.80 2.700 174.5 27
## 309 106.6 41.80 1734.10 2.800 175.6 27
## 310 107.2 42.10 2018.40 2.900 186.6 27
## 311 113.5 42.30 2510.00 3.400 216.8 38
## 312 100.9 42.00 2812.30 3.600 199.3 46
## 313 101.7 42.30 3632.30 3.800 210.0 52
## 314 99.2 42.10 4493.90 3.600 198.7 30
## 315 101.3 42.70 6107.00 3.700 207.9 26
## 316 93.2 43.30 7480.50 3.900 214.4 24
## 317 100.7 43.50 8168.90 3.600 192.2 21
## 318 97.8 43.80 9061.20 3.800 198.0 23
## 319 95.9 44.30 9913.90 3.900 202.1 20
## 320 95.4 44.60 10787.70 3.800 195.4 19
## 321 97.2 45.20 11970.60 3.700 191.6 23
## 322 96.6 45.20 12330.40 4.000 202.1 23
## 323 97.7 45.40 13228.40 4.100 207.8 26
## 324 92.7 45.90 13928.80 4.200 212.9 24
## 325 93.4 45.50 14691.10 4.200 208.8 27
## 326 135.3 52.30 NA 3.700 127.9 NA
## 327 126.5 60.50 NA 6.800 211.2 NA
## 328 135.0 75.50 NA 7.200 212.4 NA
## 329 132.6 77.20 NA 7.000 203.1 15
## 330 134.2 77.90 NA 7.200 209.4 15
## 331 135.0 79.30 NA 7.100 206.2 15
## 332 125.7 78.40 NA 7.100 208.1 15
## 333 124.0 77.90 NA 7.200 211.6 15
## 334 128.7 78.60 NA 7.400 219.5 15
## 335 125.5 78.30 1474.10 7.200 203.0 15
## 336 126.0 78.80 1761.20 7.200 202.0 15
## 337 126.8 79.70 2013.40 8.100 228.7 14
## 338 124.2 81.00 2511.30 7.300 204.3 14
## 339 153.6 82.30 2807.60 8.800 244.2 19
## 340 155.7 83.20 3629.90 12.400 339.7 19
## 341 145.4 84.50 4467.30 11.400 312.3 23
## 342 149.5 86.00 6054.50 11.600 314.7 23
## 343 144.6 89.10 7394.30 11.400 285.5 23
## 344 112.1 90.90 8028.10 10.600 263.0 24
## 345 131.7 92.50 8848.00 11.000 266.1 24
## 346 124.5 94.30 9671.30 10.700 253.7 24
## 347 126.2 96.20 10490.20 10.800 254.0 24
## 348 129.7 98.50 11614.70 11.100 257.4 22
## 349 144.7 100.10 11944.40 12.100 279.3 26
## 350 146.9 102.30 12795.40 14.600 336.1 26
## 351 155.7 104.60 13505.70 15.000 343.8 41
## 352 152.7 104.90 14231.20 22.300 493.8 32
## 353 78.1 25.10 7314.20 1.500 143.8 2
## 354 56.5 25.40 7923.70 1.400 141.5 2
## 355 80.2 25.60 8753.10 1.500 147.0 2
## 356 79.7 25.60 9580.70 1.700 163.3 2
## 357 80.6 26.20 10344.10 1.700 165.3 2
## 358 82.4 26.30 11464.30 1.700 162.8 2
## 359 80.0 26.70 11748.00 1.700 158.6 2
## 360 80.9 26.90 12590.70 1.700 156.4 2
## 361 79.7 27.20 13276.40 1.700 154.1 2
## 362 71.6 26.80 14009.10 1.500 128.6 2
## 363 80.6 30.50 NA 2.600 221.1 8
## 364 77.0 30.90 NA 2.600 222.0 8
## 365 78.7 30.50 1468.50 2.600 222.8 8
## 366 68.1 30.50 1741.70 2.600 191.9 8
## 367 69.0 30.50 1985.30 2.600 191.8 2
## 368 66.8 30.80 2479.80 2.800 210.0 2
## 369 67.8 30.90 2743.90 2.600 190.8 2
## 370 67.3 30.80 3555.30 2.400 181.3 2
## 371 56.2 30.80 4358.20 2.400 180.7 9
## 372 67.1 30.90 5901.80 2.400 176.6 9
## 373 60.5 31.60 7176.00 2.100 153.1 2
## 374 53.0 31.80 7759.50 2.900 211.8 2
## 375 67.1 32.10 8542.20 2.400 174.2 2
## 376 66.9 32.40 9320.80 2.600 190.8 2
## 377 68.7 32.60 10102.60 2.700 196.2 2
## 378 68.2 33.00 11199.60 2.700 195.5 2
## 379 68.6 33.10 11487.60 2.700 197.2 2
## 380 66.4 32.90 12313.40 2.700 198.1 2
## 381 66.4 33.00 12933.60 2.600 194.6 2
## 382 68.1 32.60 13625.90 2.000 147.2 2
## 383 68.9 35.30 NA 2.200 169.7 6
## 384 68.4 35.40 NA 2.200 170.0 6
## 385 69.7 35.10 1476.00 2.200 170.9 10
## 386 69.3 34.80 1774.20 2.200 170.4 10
## 387 67.6 34.70 2036.60 2.200 170.4 3
## 388 73.6 35.00 2534.10 2.200 171.5 3
## 389 88.7 35.10 2828.50 1.600 119.9 4
## 390 89.5 35.00 3644.10 1.600 120.6 4
## 391 70.0 35.10 4501.50 2.700 212.0 11
## 392 84.6 35.40 6087.70 2.700 213.0 11
## 393 77.5 36.10 7492.40 1.900 163.7 4
## 394 70.1 36.40 8129.50 2.600 225.2 6
## 395 80.0 36.60 8972.40 2.600 222.8 6
## 396 82.8 36.60 9837.50 2.600 222.9 6
## 397 85.0 36.60 10674.40 2.500 209.2 3
## 398 86.4 36.60 11858.00 2.700 230.6 3
## 399 75.1 36.80 12227.00 2.100 179.6 3
## 400 73.9 36.80 13150.60 2.100 176.0 3
## 401 72.7 36.90 13946.90 2.100 177.5 4
## 402 70.1 36.60 14771.60 1.900 165.1 1
## 403 68.4 45.40 NA 3.200 171.6 5
## 404 66.8 46.20 NA 3.200 173.0 5
## 405 69.4 46.00 1463.40 3.300 182.5 4
## 406 61.4 45.40 1747.40 3.300 163.0 4
## 407 60.1 45.60 2008.90 3.300 162.7 3
## 408 58.8 45.80 2502.00 3.200 158.0 3
## 409 59.5 46.00 2782.50 2.300 112.3 5
## 410 59.7 46.50 3571.00 3.300 160.6 5
## 411 54.4 46.90 4375.80 3.400 165.0 5
## 412 58.0 47.40 5915.70 3.400 162.7 5
## 413 53.9 48.60 7253.90 2.900 139.0 5
## 414 53.3 49.40 7846.20 4.100 191.2 3
## 415 71.4 50.00 8622.80 3.700 173.1 3
## 416 73.9 50.70 9387.10 3.900 181.3 3
## 417 75.2 51.30 10165.60 4.000 184.8 3
## 418 75.3 51.70 11266.70 3.900 184.8 3
## 419 75.8 52.30 11581.50 3.800 176.3 3
## 420 68.1 52.50 12394.80 4.000 185.7 3
## 421 79.0 52.80 13039.90 3.800 178.8 3
## 422 81.0 52.30 13725.10 4.000 187.5 3
## 423 161.0 89.60 NA NA NA 62
## 424 148.0 99.10 NA 16.900 273.0 68
## 425 117.0 120.40 NA 16.900 275.0 72
## 426 120.0 124.90 NA 17.200 280.0 79
## 427 120.0 127.80 NA 17.400 284.0 78
## 428 128.0 129.60 NA 17.400 285.0 75
## 429 126.0 132.00 NA 17.600 290.0 82
## 430 124.0 132.30 NA 17.700 294.0 91
## 431 116.0 134.20 NA 18.600 310.0 105
## 432 123.5 136.50 1597.00 18.300 314.0 110
## 433 114.9 136.70 1920.00 18.800 323.4 131
## 434 110.9 137.30 2231.40 18.500 319.6 133
## 435 110.6 138.30 2792.40 18.500 320.4 146
## 436 116.4 139.50 3146.80 18.500 319.9 142
## 437 104.1 140.40 4075.60 18.200 314.9 141
## 438 107.3 141.50 5089.40 18.000 310.3 72
## 439 110.2 143.80 6886.20 18.400 316.9 72
## 440 113.9 147.40 8472.50 18.500 319.8 74
## 441 118.8 148.80 9238.30 19.300 329.8 94
## 442 115.2 149.50 10256.10 19.900 335.9 103
## 443 113.0 150.30 11281.10 19.600 326.1 98
## 444 110.6 168.00 12133.10 23.300 383.7 100
## 445 118.7 170.80 13472.00 22.300 364.8 84
## 446 117.8 172.00 13981.90 25.400 412.6 136
## 447 119.6 172.30 14772.40 24.200 391.8 114
## 448 106.2 173.10 15625.70 23.600 382.7 123
## 449 105.5 171.50 16516.60 23.700 384.6 111
## 450 120.5 79.80 NA 6.700 233.0 36
## 451 123.6 80.90 NA 6.700 235.0 41
## 452 123.9 81.40 1725.00 6.800 242.6 44
## 453 124.3 81.80 2080.00 6.700 241.5 48
## 454 119.4 80.60 2564.90 6.900 250.2 56
## 455 119.5 81.40 3184.10 6.800 248.8 46
## 456 117.5 81.30 3592.90 6.800 249.4 54
## 457 125.2 83.70 4718.40 6.900 253.6 56
## 458 120.6 84.30 5890.60 7.500 275.7 31
## 459 119.3 85.30 7972.60 7.200 265.4 31
## 460 118.5 85.70 9728.40 7.000 265.6 32
## 461 124.9 85.70 10605.00 7.400 283.0 33
## 462 129.0 85.90 11750.60 7.600 293.7 37
## 463 135.9 86.10 12894.00 8.000 313.5 38
## 464 130.3 92.20 13841.90 7.800 308.0 36
## 465 144.4 91.50 15402.20 8.400 334.0 47
## 466 138.7 91.30 16321.50 8.100 322.3 47
## 467 142.0 90.20 16828.50 8.100 327.6 49
## 468 127.4 89.90 17690.20 8.200 333.1 53
## 469 126.7 88.20 18657.40 7.700 314.0 47
## 470 133.4 26.60 NA 3.000 142.0 17
## 471 176.2 29.10 NA 5.300 196.0 25
## 472 143.7 36.60 NA 6.000 276.0 27
## 473 148.6 38.10 NA 6.000 275.0 25
## 474 147.1 39.40 NA 5.700 257.0 27
## 475 148.6 40.40 NA 6.500 290.0 27
## 476 150.8 41.30 NA 6.500 289.0 27
## 477 152.2 42.20 NA 6.500 292.0 27
## 478 159.7 43.30 NA 6.500 291.0 27
## 479 165.6 43.50 1524.20 6.500 294.6 31
## 480 156.4 43.90 1824.90 6.600 295.4 36
## 481 162.8 44.80 2110.60 7.000 315.0 42
## 482 163.5 46.30 2658.90 7.300 335.9 52
## 483 176.8 47.10 3000.60 7.500 349.8 65
## 484 180.9 48.90 3904.80 7.800 368.3 70
## 485 179.3 49.70 4844.70 7.600 357.0 47
## 486 181.7 51.30 6559.40 7.500 355.7 38
## 487 170.4 52.40 7990.20 7.200 327.2 38
## 488 170.2 53.40 8704.20 7.300 331.3 36
## 489 170.0 53.90 9632.20 7.700 346.0 46
## 490 170.0 54.60 10562.50 8.300 368.5 43
## 491 166.2 56.00 11467.60 7.800 341.1 49
## 492 172.6 56.80 12744.10 7.700 334.7 44
## 493 168.9 57.40 13094.80 7.500 327.7 52
## 494 190.8 58.00 13646.00 8.000 346.5 52
## 495 165.4 58.80 14740.00 7.900 343.8 42
## 496 155.0 58.70 15495.70 7.900 339.2 41
## 497 158.6 66.60 NA 13.000 315.8 30
## 498 167.7 72.30 NA 12.100 303.1 39
## 499 169.8 98.90 NA 15.400 405.1 36
## 500 174.6 100.50 NA 15.100 398.9 39
## 501 177.4 102.80 NA 15.100 401.8 38
## 502 175.9 102.40 NA 15.500 412.7 38
## 503 175.2 104.10 NA 15.400 416.3 39
## 504 173.4 105.10 NA 15.300 419.3 42
## 505 177.9 106.70 NA 15.400 422.2 46
## 506 183.8 106.70 1714.60 15.500 430.6 42
## 507 188.1 107.70 2053.00 15.200 422.1 41
## 508 189.0 108.80 2501.00 15.300 426.7 42
## 509 193.3 110.10 3103.10 16.100 452.3 43
## 510 177.9 110.40 3482.60 16.000 450.7 46
## 511 171.4 111.20 4611.70 16.500 465.4 68
## 512 171.6 111.00 5785.50 16.500 466.9 43
## 513 172.7 111.70 7861.20 16.600 469.9 51
## 514 169.6 112.70 9649.70 16.300 459.2 54
## 515 154.5 113.70 10523.00 14.000 391.6 54
## 516 166.3 114.40 11665.10 16.300 454.7 53
## 517 164.3 114.90 12800.60 16.300 455.5 52
## 518 160.8 115.40 13885.50 16.000 447.4 49
## 519 161.2 115.30 15445.50 15.800 441.2 41
## 520 156.8 115.40 15874.00 15.900 444.4 48
## 521 159.2 114.90 16968.10 16.000 448.3 73
## 522 153.3 114.80 17924.30 16.200 455.5 81
## 523 148.7 113.70 18969.50 16.300 459.6 78
## 524 102.8 60.30 NA 4.700 198.4 14
## 525 101.1 61.60 NA 4.800 206.3 14
## 526 105.3 62.70 1766.60 4.800 206.4 12
## 527 157.0 63.60 2134.60 7.000 350.1 14
## 528 156.8 65.10 2726.20 7.000 353.5 12
## 529 151.9 66.30 3392.80 7.500 378.2 14
## 530 156.6 66.40 3820.60 7.500 384.8 14
## 531 166.3 68.00 5037.40 7.700 400.2 23
## 532 156.4 68.40 6253.30 7.100 373.0 15
## 533 162.0 69.20 8480.30 7.400 393.5 13
## 534 147.5 70.10 10364.70 7.300 378.7 15
## 535 151.9 70.70 11358.70 7.700 400.0 16
## 536 151.7 71.00 12617.10 7.300 385.3 19
## 537 150.5 71.20 13902.30 7.900 418.3 18
## 538 151.9 71.10 15141.60 7.800 418.5 21
## 539 151.8 71.50 16867.00 7.800 420.7 21
## 540 149.7 71.10 17346.30 7.800 423.4 26
## 541 148.8 70.90 18497.30 8.100 440.5 18
## 542 150.4 70.50 19485.00 8.100 444.1 30
## 543 148.1 70.10 20539.70 8.200 445.5 30
## 544 116.6 NA NA 0.390 140.8 3
## 545 112.8 NA NA 0.390 134.5 3
## 546 121.4 4.60 NA 0.390 146.6 3
## 547 126.4 4.80 NA 0.430 164.8 3
## 548 146.1 5.50 NA 0.470 182.2 3
## 549 124.0 5.60 NA 0.470 182.2 3
## 550 127.5 5.70 NA 0.470 184.3 4
## 551 125.2 6.00 NA 0.484 190.6 4
## 552 125.1 5.80 NA 0.540 211.8 4
## 553 122.5 6.40 2284.20 0.540 206.1 4
## 554 130.8 6.60 2274.60 0.552 212.3 5
## 555 121.0 6.80 3029.00 0.559 213.3 5
## 556 108.0 7.10 3678.70 0.553 210.3 4
## 557 119.3 7.10 4325.20 0.481 182.2 4
## 558 122.0 7.40 4958.20 0.489 184.2 4
## 559 124.5 6.30 7340.30 0.730 272.9 4
## 560 121.5 6.60 10045.20 0.678 248.9 3
## 561 152.1 6.80 12200.80 0.690 318.0 6
## 562 148.4 6.70 14406.20 0.700 305.7 5
## 563 147.1 7.30 14428.40 0.700 318.2 9
## 564 146.2 7.40 17304.80 0.700 311.7 9
## 565 142.0 7.60 18245.20 0.700 311.6 9
## 566 141.8 8.20 19792.70 0.700 304.9 9
## 567 140.3 8.30 20301.70 0.700 300.0 4
## 568 137.6 9.00 20769.80 0.700 297.8 4
## 569 148.2 9.60 21177.20 0.700 273.9 5
## 570 177.2 10.20 22196.50 0.700 270.4 5
## 571 137.0 NA NA NA NA NA
## 572 172.6 101.70 NA 13.400 263.8 65
## 573 158.9 116.50 NA 15.500 321.1 66
## 574 167.3 119.60 NA 15.100 311.6 69
## 575 174.3 121.70 NA 14.900 305.9 67
## 576 169.9 121.00 NA 14.700 302.9 62
## 577 168.7 120.30 NA 14.700 303.7 64
## 578 167.1 120.00 NA 14.500 303.2 64
## 579 157.6 117.70 NA 15.100 315.6 73
## 580 162.9 120.30 1439.50 15.100 316.0 74
## 581 154.0 119.50 1721.50 15.300 304.4 71
## 582 155.5 119.70 1980.90 15.600 311.6 70
## 583 151.5 120.30 2469.80 17.000 339.9 70
## 584 154.0 121.20 2758.50 15.300 305.6 80
## 585 151.6 122.00 3548.60 15.000 298.1 82
## 586 152.3 122.60 4367.00 15.300 303.2 76
## 587 153.3 123.80 5913.00 15.000 296.5 60
## 588 147.5 125.70 7267.20 15.800 303.5 63
## 589 145.2 127.60 7888.00 15.800 300.6 62
## 590 151.5 129.50 8687.10 15.400 291.5 74
## 591 151.1 131.10 9504.20 15.300 289.0 71
## 592 149.6 133.10 10255.80 15.700 294.3 67
## 593 162.1 134.50 11393.50 15.600 293.6 50
## 594 160.2 135.50 11707.60 15.700 294.9 53
## 595 158.7 136.20 12601.40 15.800 296.6 46
## 596 148.5 137.10 13318.10 16.200 302.4 46
## 597 149.1 135.80 14105.70 15.600 294.8 51
## 598 139.9 43.20 NA 6.300 219.7 24
## 599 157.1 52.40 NA 8.800 284.4 35
## 600 162.4 68.60 NA 9.100 280.0 22
## 601 164.0 72.80 NA 9.100 277.2 22
## 602 162.6 75.30 NA 9.600 288.6 32
## 603 162.4 77.60 NA 9.700 287.7 35
## 604 161.7 79.40 NA 10.300 302.8 34
## 605 160.9 81.30 NA 10.300 301.5 34
## 606 158.2 84.20 NA 10.500 305.4 35
## 607 159.4 86.70 1462.00 11.700 337.7 40
## 608 165.3 88.20 1747.30 11.300 332.3 42
## 609 166.6 90.60 2003.40 10.300 302.6 52
## 610 165.0 93.30 2497.80 10.200 297.2 50
## 611 167.2 94.50 2801.30 10.300 296.8 59
## 612 165.5 94.50 3657.20 11.000 311.2 64
## 613 162.8 95.90 4548.00 10.300 287.6 39
## 614 162.1 97.90 6186.40 11.400 313.0 41
## 615 165.6 100.60 7672.50 11.400 318.2 47
## 616 163.7 103.30 8381.00 12.400 337.9 45
## 617 160.8 106.20 9287.30 12.900 346.3 46
## 618 158.3 108.50 10206.80 14.000 367.9 48
## 619 157.4 111.20 11096.20 12.400 323.4 48
## 620 164.1 113.20 12331.50 12.500 323.7 49
## 621 164.3 115.00 12725.30 12.400 316.3 49
## 622 162.0 116.10 13700.80 12.400 317.4 51
## 623 167.2 117.10 14548.60 12.600 321.8 49
## 624 178.8 116.20 15451.10 13.100 331.4 48
## 625 119.5 42.50 NA 3.700 172.1 13
## 626 120.8 43.70 NA 3.700 171.3 15
## 627 125.9 45.20 1427.30 3.000 136.5 17
## 628 127.2 46.50 1713.00 4.500 205.2 22
## 629 125.6 47.80 1975.00 4.500 205.1 19
## 630 143.4 49.90 2462.00 4.800 221.2 23
## 631 140.6 51.00 2779.80 4.800 220.2 22
## 632 138.7 52.60 3605.50 4.800 219.4 22
## 633 137.9 54.60 4480.00 3.400 152.7 10
## 634 141.3 56.30 6093.20 4.500 202.9 13
## 635 142.1 58.60 7515.70 4.600 207.0 15
## 636 140.2 61.10 8223.00 4.700 211.0 18
## 637 140.5 62.30 9108.60 4.700 213.5 18
## 638 133.0 77.10 9899.60 4.800 217.9 19
## 639 134.7 78.90 10782.30 4.800 217.0 21
## 640 122.6 80.30 12001.70 4.700 182.9 24
## 641 122.9 82.30 12401.00 4.900 188.6 27
## 642 120.0 83.30 13370.10 5.300 204.5 33
## 643 111.5 84.50 14237.90 5.600 217.3 36
## 644 110.6 84.50 15115.40 5.700 219.7 36
## 645 137.2 79.10 NA 5.900 129.9 36
## 646 137.6 92.70 NA 8.600 179.8 42
## 647 132.3 109.60 NA 11.100 231.1 39
## 648 132.1 112.50 NA 11.100 231.3 38
## 649 127.3 114.60 NA 11.800 245.8 37
## 650 125.9 115.80 NA 11.500 239.5 40
## 651 130.4 116.10 NA 11.600 243.0 40
## 652 132.5 117.10 NA 11.000 233.3 40
## 653 132.3 118.50 NA 11.100 237.5 39
## 654 134.8 118.30 1487.00 11.500 245.7 40
## 655 139.8 118.50 1778.00 11.600 259.8 42
## 656 141.1 119.90 2032.00 12.000 270.2 43
## 657 142.7 120.60 2523.10 12.000 274.3 42
## 658 145.7 121.50 2813.00 12.400 284.8 46
## 659 148.7 121.90 3611.00 12.300 284.4 47
## 660 159.2 122.20 4466.10 12.800 298.4 40
## 661 161.9 123.50 6043.00 12.700 296.8 40
## 662 152.0 125.40 7511.00 12.700 291.3 43
## 663 151.9 127.50 8160.50 12.900 298.0 50
## 664 158.0 129.20 9016.00 13.900 324.3 49
## 665 163.6 130.80 9865.60 16.100 377.8 50
## 666 159.1 132.90 10692.80 14.400 337.5 50
## 667 167.5 134.40 11852.40 15.100 355.8 55
## 668 168.6 136.00 12192.90 15.400 361.8 58
## 669 168.0 137.40 13093.80 14.900 352.0 58
## 670 160.3 138.20 13843.00 14.800 351.2 55
## 671 161.4 137.50 14634.70 14.900 354.5 67
## 672 122.3 58.60 NA 8.000 238.2 NA
## 673 128.1 69.00 NA 12.400 347.6 NA
## 674 135.1 84.20 NA 11.700 325.9 29
## 675 141.2 86.80 NA 11.700 326.5 29
## 676 138.2 88.30 NA 12.200 339.7 29
## 677 138.8 88.60 NA 12.100 338.7 29
## 678 139.3 90.20 NA 12.200 341.9 29
## 679 137.9 90.50 NA 12.100 341.3 29
## 680 137.2 91.90 NA 12.200 347.7 41
## 681 147.7 92.70 1551.00 13.000 386.6 38
## 682 147.9 92.40 1853.00 12.500 374.5 44
## 683 150.8 92.70 2122.00 12.500 376.3 44
## 684 145.3 95.60 2630.00 12.200 358.6 50
## 685 155.7 95.80 2942.00 12.700 375.1 65
## 686 146.7 96.50 3764.00 12.800 376.4 71
## 687 148.6 96.80 4659.00 12.600 371.5 58
## 688 147.7 98.90 6290.90 12.700 372.4 46
## 689 139.3 100.50 7818.10 12.800 370.0 50
## 690 144.3 101.70 8508.70 13.200 378.4 57
## 691 142.7 102.70 9405.70 12.200 348.4 58
## 692 142.3 103.60 10313.30 12.500 353.9 65
## 693 139.4 104.30 11176.10 12.500 350.6 62
## 694 146.8 105.50 12417.10 12.300 342.9 62
## 695 143.4 106.90 12752.50 12.300 344.2 72
## 696 140.0 107.40 13670.60 12.400 344.3 74
## 697 132.5 108.40 14449.10 12.400 344.2 69
## 698 131.5 107.60 15333.90 12.700 352.5 79
## 699 NA 45.50 NA NA NA NA
## 700 NA 46.10 NA NA NA NA
## 701 115.8 NA NA 5.900 379.9 9
## 702 107.4 NA NA 5.500 357.4 7
## 703 107.3 NA NA 5.500 359.9 8
## 704 104.3 NA NA 5.500 363.6 9
## 705 113.8 NA NA 5.600 372.4 23
## 706 122.6 NA NA 6.000 398.7 25
## 707 114.7 NA NA 6.000 398.6 23
## 708 110.0 NA NA 5.400 367.0 17
## 709 111.4 NA NA 5.400 372.9 20
## 710 110.5 55.20 8375.30 5.800 401.8 25
## 711 108.1 55.20 9262.70 5.800 408.1 26
## 712 103.5 55.00 10156.40 5.800 411.8 26
## 713 97.3 54.90 11004.30 5.900 423.2 27
## 714 112.9 55.20 12220.50 7.000 503.6 32
## 715 112.3 55.10 12573.90 7.000 506.1 30
## 716 117.8 55.20 13469.50 7.600 549.6 29
## 717 115.2 55.00 14271.80 7.300 531.1 27
## 718 112.3 54.40 15164.40 6.900 507.6 27
## 719 NA 38.70 NA NA NA NA
## 720 NA 39.20 NA NA NA NA
## 721 115.6 NA NA 5.500 434.8 14
## 722 113.5 NA NA 5.500 439.6 14
## 723 117.1 NA NA 5.800 466.3 16
## 724 116.2 NA NA 5.900 480.3 16
## 725 117.3 NA NA 6.100 502.9 19
## 726 108.4 NA NA 5.900 457.3 17
## 727 111.5 NA NA 5.800 459.0 17
## 728 123.4 NA NA 5.500 467.1 13
## 729 122.6 NA NA 5.500 473.5 17
## 730 116.7 48.20 8130.60 5.500 449.3 19
## 731 114.8 48.30 8957.70 5.500 450.7 19
## 732 117.2 48.30 9801.50 5.500 457.7 20
## 733 127.2 48.50 10566.30 5.800 483.1 23
## 734 130.0 48.50 11749.00 5.800 491.1 25
## 735 131.3 48.50 12089.40 5.800 490.3 24
## 736 132.7 48.70 12970.30 5.600 475.3 23
## 737 131.0 48.60 13759.40 5.600 478.5 23
## 738 130.3 47.90 14590.00 5.600 484.9 24
## 739 110.5 202.70 NA 28.500 302.3 82
## 740 109.4 234.80 NA 28.500 302.3 101
## 741 112.1 263.00 NA 33.500 325.5 104
## 742 113.0 267.50 NA 32.400 314.0 106
## 743 139.0 270.10 NA 35.300 353.0 106
## 744 127.2 270.20 NA 33.100 331.7 106
## 745 128.9 277.60 NA 31.000 302.9 109
## 746 126.1 277.50 NA 31.700 312.1 115
## 747 124.2 277.20 NA 31.500 312.2 115
## 748 129.8 274.90 1521.40 32.300 321.8 125
## 749 113.3 275.50 1822.50 30.900 297.7 120
## 750 112.6 273.90 2096.20 31.300 302.6 121
## 751 112.8 275.50 2606.80 31.800 310.0 118
## 752 114.4 276.00 2919.80 31.600 309.8 116
## 753 118.0 277.10 3738.00 33.900 332.8 122
## 754 115.3 277.90 4628.40 34.600 340.5 123
## 755 124.9 281.60 6238.00 33.100 326.3 146
## 756 117.9 286.00 7710.30 33.300 326.0 159
## 757 117.2 288.50 8379.20 33.300 326.8 156
## 758 123.3 291.00 9237.50 34.500 338.7 177
## 759 126.6 293.30 10087.10 34.700 341.1 173
## 760 126.5 294.50 10927.70 35.400 347.5 177
## 761 131.4 297.90 12118.70 35.700 351.6 152
## 762 128.2 299.60 12464.20 34.000 335.2 155
## 763 127.4 300.60 13409.90 34.000 335.6 157
## 764 119.4 301.80 14180.00 33.200 327.8 142
## 765 117.7 298.20 15003.40 33.600 332.6 146
## 766 114.1 75.60 NA 7.300 250.5 29
## 767 103.3 76.50 NA 6.800 238.1 25
## 768 111.4 76.10 1491.60 6.500 230.5 24
## 769 97.0 76.40 1791.80 6.100 190.2 21
## 770 100.1 77.00 2061.80 6.700 208.5 25
## 771 100.0 78.60 2558.30 6.300 198.2 25
## 772 103.5 79.30 2862.00 6.700 212.0 28
## 773 105.2 80.20 3671.50 7.000 219.2 25
## 774 100.7 81.00 4546.80 6.300 198.5 25
## 775 100.7 82.40 6128.90 6.200 194.9 26
## 776 96.5 84.60 7580.30 6.200 188.3 29
## 777 95.5 85.90 8218.30 6.000 183.3 34
## 778 92.7 87.20 9072.00 6.400 196.5 41
## 779 94.9 88.40 9932.20 6.400 195.9 35
## 780 92.6 89.40 10761.80 6.100 187.0 36
## 781 98.8 91.20 11929.40 6.200 190.5 32
## 782 101.1 91.90 12275.20 6.800 207.3 37
## 783 98.1 93.00 13204.80 6.700 207.3 33
## 784 91.5 93.60 13940.90 6.800 211.4 36
## 785 90.3 92.60 14785.70 6.700 207.9 32
## 786 125.1 34.10 NA 4.400 357.8 11
## 787 132.6 34.50 NA 4.400 361.8 14
## 788 135.3 34.10 1450.90 4.400 366.7 14
## 789 129.1 33.90 1694.80 3.300 266.0 14
## 790 134.1 33.80 2019.20 3.600 287.8 14
## 791 126.5 33.90 2524.60 3.600 292.1 14
## 792 128.3 33.70 2809.80 3.400 281.9 12
## 793 132.5 33.80 3610.60 3.400 288.9 11
## 794 127.6 33.60 4420.70 4.000 339.8 12
## 795 136.1 34.20 5935.60 3.600 311.7 13
## 796 122.9 34.60 7305.20 3.800 316.7 19
## 797 121.1 34.60 7931.10 3.600 308.3 18
## 798 121.8 34.80 8728.40 3.600 311.2 19
## 799 111.7 34.90 9509.40 3.600 310.6 16
## 800 122.2 NA NA 3.700 321.9 18
## 801 136.3 NA NA 3.500 309.0 17
## 802 138.2 NA NA 3.700 327.6 15
## 803 140.9 NA NA 3.800 338.1 16
## 804 130.3 NA NA 3.700 332.6 16
## 805 126.7 NA NA 3.700 337.2 16
## 806 181.8 47.10 NA NA NA NA
## 807 142.9 55.60 NA 7.300 246.5 29
## 808 140.0 66.20 NA 7.800 253.0 29
## 809 184.0 68.00 NA 7.800 252.9 29
## 810 174.5 69.20 NA 7.800 251.5 28
## 811 161.0 70.00 NA 7.800 253.0 28
## 812 178.0 70.70 NA 8.900 289.0 29
## 813 177.0 70.80 NA 8.800 286.0 33
## 814 177.0 72.30 NA 8.300 272.0 33
## 815 170.0 72.40 1583.20 8.700 286.0 33
## 816 173.0 72.30 1888.60 6.600 214.0 36
## 817 171.0 74.10 2158.00 6.300 211.0 42
## 818 168.0 74.40 2686.00 9.300 314.0 50
## 819 176.0 75.50 3001.00 9.200 313.0 40
## 820 180.9 76.30 3875.00 8.900 302.0 57
## 821 173.8 77.30 4795.00 9.300 315.5 55
## 822 172.2 79.00 6505.00 9.700 331.8 50
## 823 160.8 81.90 8049.00 9.500 307.5 45
## 824 157.7 83.70 8767.00 9.600 307.5 45
## 825 149.5 85.50 9707.00 10.200 322.7 54
## 826 149.4 87.00 10642.10 10.200 322.0 48
## 827 145.7 88.20 11540.10 10.300 323.5 51
## 828 151.4 89.50 12832.50 10.400 325.2 68
## 829 143.7 90.80 13209.30 11.100 346.6 60
## 830 145.5 91.70 14171.40 10.800 337.8 59
## 831 146.1 92.80 14975.40 11.700 367.6 61
## 832 145.8 92.50 15856.30 11.800 371.9 59
## 833 119.0 80.80 NA 8.800 273.0 25
## 834 122.0 81.90 NA 9.300 288.0 25
## 835 117.0 82.00 1603.60 9.400 291.0 27
## 836 118.0 82.40 1917.60 8.900 275.0 29
## 837 118.0 83.50 2200.00 8.800 275.0 29
## 838 126.0 84.20 2729.00 9.700 312.0 27
## 839 124.0 85.30 3070.00 8.800 287.0 22
## 840 116.7 86.10 3924.00 8.700 282.0 27
## 841 125.5 87.10 4880.00 9.700 313.9 31
## 842 121.7 88.70 6597.00 9.300 300.9 29
## 843 118.7 90.60 8178.00 10.100 322.3 31
## 844 117.7 91.80 8924.00 10.600 335.6 36
## 845 116.5 93.00 9905.00 10.800 341.5 38
## 846 114.7 106.40 10779.50 10.700 336.3 39
## 847 116.9 108.00 11693.10 10.800 340.7 34
## 848 116.2 109.20 13008.80 10.600 333.4 36
## 849 118.1 110.40 13417.50 10.500 330.3 37
## 850 117.9 111.00 14470.90 9.600 301.1 38
## 851 116.8 111.70 15378.50 9.600 304.6 38
## 852 118.9 111.40 16319.60 9.700 306.5 37
## 853 110.7 165.70 NA 11.900 130.9 88
## 854 123.5 194.60 NA 19.000 198.6 84
## 855 138.3 240.10 NA 21.900 223.7 89
## 856 137.2 244.20 NA 21.700 221.7 89
## 857 137.4 248.80 NA 21.800 223.3 88
## 858 140.3 251.30 NA 22.100 225.7 87
## 859 142.1 252.00 NA 20.100 206.0 87
## 860 137.7 254.90 NA 22.600 231.1 100
## 861 132.3 258.80 NA 22.900 234.6 111
## 862 137.8 261.10 1511.00 22.800 233.9 126
## 863 146.1 263.20 1800.00 23.200 249.2 150
## 864 148.5 265.20 2084.10 22.200 238.9 151
## 865 150.8 268.80 2583.70 22.800 245.6 166
## 866 152.1 270.20 2876.60 22.800 247.9 141
## 867 153.3 272.50 3684.50 19.000 206.7 147
## 868 144.8 273.30 4546.00 22.400 242.4 67
## 869 147.9 278.70 6136.70 22.900 246.7 100
## 870 140.6 282.00 7608.00 24.400 249.0 104
## 871 144.6 286.50 8261.60 25.700 259.6 120
## 872 143.9 290.70 9112.00 27.300 272.4 150
## 873 140.6 294.90 9955.90 26.300 259.4 163
## 874 141.4 298.70 10778.70 27978.000 273.3 171
## 875 147.0 302.70 11935.60 28501.000 276.1 150
## 876 141.0 306.30 12266.70 29106.000 279.9 155
## 877 139.7 309.60 13153.10 29878.000 285.2 157
## 878 135.8 313.40 13870.20 31004.000 294.1 156
## 879 137.8 312.70 14647.20 31503.000 297.7 149
## 880 129.8 282.30 NA 21.800 153.6 NA
## 881 127.8 319.90 NA 27.100 186.6 NA
## 882 117.8 356.20 NA 25.200 182.1 176
## 883 121.2 362.30 NA 24.700 179.1 180
## 884 120.3 364.00 NA 26.000 189.5 178
## 885 119.5 361.30 NA 26.100 189.9 171
## 886 123.3 362.80 NA 25.800 188.9 166
## 887 114.5 362.50 NA 29.200 216.0 187
## 888 116.2 364.70 NA 29.100 217.0 183
## 889 116.6 360.70 1553.90 29.100 220.2 182
## 890 118.5 358.30 1851.10 29.300 224.8 189
## 891 119.5 358.50 2115.18 29.700 229.2 211
## 892 119.8 360.50 2619.30 30.000 232.3 243
## 893 121.6 361.90 2929.70 31.200 242.3 256
## 894 119.6 362.70 3736.20 31.600 246.1 266
## 895 117.8 362.30 4631.10 30.800 240.4 194
## 896 123.0 369.20 6250.30 31.700 247.7 201
## 897 126.2 372.30 7798.20 31.900 253.0 196
## 898 135.8 377.00 8488.00 32.900 260.0 194
## 899 132.0 381.00 9384.70 34.500 272.1 211
## 900 138.2 385.20 10277.00 36.300 285.3 217
## 901 136.3 387.70 11146.20 37.700 295.6 233
## 902 137.5 392.30 12401.60 39.800 312.1 268
## 903 136.5 395.20 12761.50 43.400 341.3 277
## 904 132.5 397.80 13702.30 40.100 316.6 278
## 905 130.4 400.10 13927.80 39.800 315.0 265
## 906 127.7 396.60 14754.10 40.000 314.7 272
## 907 137.8 24.40 NA 2.300 207.1 7
## 908 140.4 24.90 NA 2.000 179.4 7
## 909 142.0 25.20 1462.40 2.300 208.3 7
## 910 124.4 25.60 1738.10 2.300 208.5 11
## 911 120.0 25.60 1994.30 2.300 211.0 11
## 912 138.0 25.90 2412.00 2.100 198.0 11
## 913 139.0 26.50 2784.00 2.100 197.0 12
## 914 137.0 26.80 3553.80 2.100 194.0 12
## 915 143.7 27.10 4381.60 2.300 214.6 9
## 916 138.2 27.80 6874.70 2.200 208.4 8
## 917 138.1 28.40 7330.80 2.200 206.6 9
## 918 146.8 28.90 8317.70 2.200 207.7 9
## 919 140.1 NA NA 2.400 225.0 9
## 920 143.1 NA NA 2.400 228.7 11
## 921 146.4 NA NA 2.500 235.9 10
## 922 143.8 NA NA 2.500 242.0 9
## 923 144.1 NA NA 2.700 256.9 15
## 924 136.7 NA NA 2.600 250.0 15
## 925 138.1 NA NA 2.600 254.9 15
## 926 132.7 NA NA 2.500 240.6 14
## 927 86.1 86.00 NA 6.300 220.7 36
## 928 87.0 86.50 NA 6.600 233.6 27
## 929 78.0 86.20 1549.60 6.600 234.2 27
## 930 83.0 85.30 1845.30 4.600 171.0 19
## 931 86.0 85.60 2103.90 4.600 172.0 27
## 932 85.9 85.30 2611.00 3.700 140.6 27
## 933 92.2 85.00 2919.00 5.300 205.2 36
## 934 71.0 84.60 3719.00 3.900 150.0 27
## 935 87.3 84.40 4609.00 5.000 196.6 26
## 936 87.3 85.30 7238.10 4.900 193.3 24
## 937 92.8 85.30 7699.00 4.700 215.8 21
## 938 92.5 85.60 8375.70 5.400 214.7 24
## 939 84.4 85.70 9264.00 5.100 206.9 27
## 940 91.1 85.50 10175.30 5.200 209.4 23
## 941 85.5 85.10 11040.70 5.000 206.4 20
## 942 88.0 85.20 12276.00 6.000 244.9 26
## 943 89.9 84.90 12633.80 5.400 222.2 33
## 944 88.8 84.70 13555.20 5.400 225.1 32
## 945 87.1 84.20 14343.10 5.500 229.1 32
## 946 86.3 83.10 15175.20 5.500 231.7 34
## 947 181.0 110.20 NA 6.500 134.8 NA
## 948 206.0 114.90 NA 6.100 126.7 NA
## 949 225.4 124.40 NA 7.900 167.3 60
## 950 227.6 125.20 NA 8.000 171.8 47
## 951 210.3 124.70 NA 8.400 180.9 48
## 952 215.6 123.10 NA 8.500 183.6 49
## 953 215.8 121.80 NA 8.400 182.2 47
## 954 214.7 121.50 NA 8.400 185.6 48
## 955 216.2 121.10 NA 8.400 188.5 49
## 956 210.8 121.00 1437.00 8.100 183.2 47
## 957 213.4 119.60 1717.00 8.100 190.3 47
## 958 210.6 119.40 2069.20 8.200 194.0 46
## 959 212.4 118.60 2572.50 8.100 196.2 45
## 960 216.7 118.30 2863.50 8.700 213.0 54
## 961 200.3 118.20 3670.80 9.300 228.7 54
## 962 127.4 118.00 4522.00 10.300 255.7 50
## 963 127.2 119.10 6092.10 9.200 229.3 48
## 964 123.9 120.60 7573.90 9.400 230.3 50
## 965 151.9 121.20 8222.70 9.700 237.6 49
## 966 123.8 121.50 9062.10 9.900 241.5 51
## 967 123.3 122.00 9909.50 9.700 238.2 58
## 968 127.9 122.10 10735.00 10.100 246.6 58
## 969 125.0 122.60 11845.20 10.000 245.6 61
## 970 128.6 123.00 12164.10 10.400 255.7 65
## 971 126.9 123.00 13040.20 10.400 257.0 64
## 972 126.6 123.30 13799.40 10.700 265.0 67
## 973 124.3 121.50 14604.30 11.600 287.0 67
## 974 117.3 99.60 NA 13.800 230.4 47
## 975 133.5 104.80 NA 20.700 351.7 48
## 976 136.4 139.70 NA 20.000 342.2 49
## 977 136.6 129.70 NA 19.200 327.4 48
## 978 140.9 132.00 NA 19.400 328.5 46
## 979 142.3 134.50 NA 20.100 339.0 47
## 980 134.5 133.90 NA 19.200 325.6 48
## 981 134.6 135.50 NA 20.500 349.6 47
## 982 132.4 137.20 NA 19.700 337.4 47
## 983 133.3 137.60 1533.00 19.900 344.5 47
## 984 136.0 138.40 1832.00 20.400 346.0 46
## 985 137.0 139.90 2108.00 19.900 341.0 46
## 986 141.0 142.20 2610.00 21.200 367.0 46
## 987 149.0 144.80 2924.00 19.600 340.0 32
## 988 147.0 146.10 3785.00 21.500 373.0 57
## 989 146.0 147.40 4713.00 21.500 372.0 40
## 990 151.4 150.20 6402.00 21.500 371.0 31
## 991 149.8 154.60 7200.90 21.900 372.0 31
## 992 154.4 158.10 8636.30 22.000 368.6 51
## 993 151.8 161.00 9585.90 22.300 367.8 48
## 994 151.1 163.50 10523.90 23.600 384.3 50
## 995 150.0 166.00 11477.00 23.300 375.3 48
## 996 150.2 168.10 12752.70 23.500 377.7 76
## 997 154.1 170.50 13117.10 24.200 388.4 82
## 998 157.7 172.60 14025.20 24.900 399.6 86
## 999 155.5 174.10 14814.20 25.700 411.5 90
## 1000 158.6 173.60 15661.30 25.800 413.7 97
## 1001 111.2 64.20 NA 8.600 320.4 20
## 1002 111.2 69.90 NA 8.500 324.2 18
## 1003 110.0 70.40 1528.00 8.300 319.2 18
## 1004 111.0 70.10 1844.00 7.800 312.0 19
## 1005 113.0 71.20 2114.00 7.100 286.0 13
## 1006 117.0 71.60 2630.00 6.600 269.0 13
## 1007 103.0 72.00 2958.00 5.800 228.0 8
## 1008 115.0 71.80 3789.00 6.400 265.0 8
## 1009 109.0 72.00 4733.00 7.700 317.0 13
## 1010 115.0 73.00 6406.00 7.200 299.0 9
## 1011 101.5 74.20 7906.50 8.700 372.0 10
## 1012 105.4 74.80 8629.80 8.400 360.9 21
## 1013 117.6 75.30 9578.30 6.800 292.0 20
## 1014 114.8 75.70 10508.90 6.800 297.8 21
## 1015 116.7 75.80 11451.90 7.700 340.1 19
## 1016 97.2 76.30 12721.40 6.500 288.7 25
## 1017 106.6 76.80 13104.70 7.300 321.3 25
## 1018 106.1 76.80 13699.50 7.200 316.7 25
## 1019 102.8 77.20 14158.70 7.300 323.4 25
## 1020 101.2 76.20 15805.40 7.300 324.8 24
## 1021 103.6 76.20 NA 4.800 170.5 18
## 1022 99.6 77.30 NA 4.500 162.2 17
## 1023 103.2 77.00 1704.00 4.200 153.5 17
## 1024 109.0 78.00 2042.00 4.100 157.0 17
## 1025 102.0 79.00 2543.00 4.100 160.0 16
## 1026 101.0 98.20 3119.00 4.400 171.0 13
## 1027 107.0 98.40 3485.00 4.700 185.0 12
## 1028 109.0 98.70 4474.00 4.700 188.0 6
## 1029 111.0 98.80 5524.00 4.800 190.0 10
## 1030 108.9 100.00 7458.00 5.100 205.0 6
## 1031 108.0 101.10 9108.40 5.300 218.3 6
## 1032 108.0 101.50 9913.10 5.300 217.5 15
## 1033 105.2 101.50 10959.70 5.300 218.4 15
## 1034 103.6 101.90 11996.90 5.200 216.4 15
## 1035 107.8 102.00 13038.20 5.000 213.1 11
## 1036 107.9 102.40 14444.20 5.500 235.6 14
## 1037 106.0 102.40 14833.30 5.500 237.4 16
## 1038 105.5 102.00 15456.90 5.700 246.4 17
## 1039 107.5 101.70 15939.70 5.800 255.5 29
## 1040 106.3 100.00 17713.30 5.600 249.0 29
## 1041 94.9 26.50 NA 2.100 206.0 10
## 1042 93.7 26.90 NA 2.000 3348.0 9
## 1043 107.2 21.10 NA 2.600 241.1 7
## 1044 108.6 22.20 NA 2.700 249.3 8
## 1045 108.7 22.20 1630.00 2.500 235.5 8
## 1046 107.0 23.60 1970.00 2.700 265.0 7
## 1047 NA NA NA NA NA NA
## 1048 NA NA NA NA NA NA
## 1049 NA NA NA NA NA NA
## 1050 NA 0.03 2075.30 NA NA NA
## 1051 NA 0.03 2272.70 NA NA NA
## 1052 NA 0.04 2736.30 NA NA NA
## 1053 NA 0.06 5778.00 NA NA NA
## 1054 NA 0.10 7815.20 NA NA NA
## 1055 NA 0.10 5704.30 NA NA NA
## 1056 NA 0.20 6306.20 NA NA NA
## 1057 NA 0.20 7347.10 NA NA NA
## 1058 NA 0.20 8112.70 0.600 1156.4 1
## 1059 NA 0.30 9149.30 0.600 941.6 1
## 1060 127.9 NA NA 0.200 290.7 1
## 1061 165.0 NA NA 0.500 639.5 3
## 1062 140.2 NA NA 0.500 570.0 3
## 1063 128.7 NA NA 0.400 387.1 2
## 1064 114.2 NA NA 0.400 328.7 2
## 1065 NA NA NA NA NA NA
## 1066 69.3 8.20 NA 0.170 23.7 6
## 1067 44.5 12.20 NA 0.270 36.0 6
## 1068 62.7 13.40 NA 0.500 65.6 6
## 1069 117.5 14.00 NA 0.700 90.9 8
## 1070 110.0 17.70 NA 0.700 89.9 12
## 1071 75.6 18.70 NA 0.700 58.2 12
## 1072 65.6 19.60 NA 1.800 16.1 12
## 1073 85.1 19.50 1159.00 2.200 186.9 13
## 1074 90.0 18.70 1430.70 2.200 171.5 13
## 1075 101.0 18.20 1620.20 2.200 169.4 13
## 1076 100.0 18.10 2673.40 3.400 257.2 13
## 1077 93.9 18.90 2648.30 3.400 253.4 13
## 1078 102.6 19.20 2736.30 3.400 249.5 13
## 1079 101.2 21.40 4944.00 3.400 244.5 13
## 1080 106.7 21.30 5592.00 3.400 240.6 13
## 1081 169.6 23.70 6494.10 3.400 339.5 13
## 1082 179.6 25.50 7073.10 3.400 326.9 13
## 1083 163.0 27.00 8104.10 2.700 250.4 11
## 1084 168.9 28.00 9386.60 2.700 242.5 12
## 1085 153.3 30.20 10439.80 2.700 241.9 7
## 1086 161.7 NA NA 2.000 174.1 5
## 1087 171.4 1.00 9553.90 2.100 179.8 5
## 1088 149.5 1.10 10090.60 2.100 177.3 3
## 1089 123.5 1.10 12204.00 2.100 173.8 3
## 1090 152.0 58.10 NA 12.900 335.0 32
## 1091 164.0 62.70 NA 8.400 206.0 36
## 1092 121.0 93.30 NA 9.700 232.0 40
## 1093 122.0 96.60 NA 10.300 244.0 42
## 1094 118.0 98.10 NA 10.400 246.0 42
## 1095 122.0 99.20 NA 11.100 261.0 43
## 1096 120.0 98.80 NA 11.100 262.0 43
## 1097 124.0 98.90 NA 11.200 266.0 45
## 1098 112.0 99.90 NA 11.300 270.0 50
## 1099 113.0 101.30 1492.90 11.200 270.0 50
## 1100 109.0 101.60 1786.20 11.300 264.0 52
## 1101 111.0 102.20 2136.00 12.000 283.0 83
## 1102 111.0 104.10 2652.00 11.600 273.0 69
## 1103 112.0 104.80 2952.40 11.700 278.0 69
## 1104 108.0 106.90 3796.60 12.400 293.0 78
## 1105 103.0 108.70 4678.50 11.300 270.0 49
## 1106 105.0 112.10 7299.30 11.300 270.0 57
## 1107 102.0 115.30 7733.30 11.500 265.0 59
## 1108 102.4 118.10 8396.80 11.900 274.5 63
## 1109 114.1 120.20 9276.80 12.800 289.0 80
## 1110 120.5 123.00 10169.00 14.100 315.3 88
## 1111 117.8 126.10 11015.00 15.000 329.8 88
## 1112 121.2 129.50 12198.00 15.600 338.5 95
## 1113 114.0 132.10 12519.00 15.500 331.5 128
## 1114 113.5 134.30 13377.00 16.100 338.7 107
## 1115 111.4 137.50 14096.00 15.800 327.5 95
## 1116 111.9 138.50 14898.00 17.400 354.9 114
## 1117 135.0 90.50 NA 9.200 209.7 42
## 1118 126.8 101.40 NA 10.000 219.6 44
## 1119 119.2 108.10 NA 11.200 245.4 44
## 1120 131.7 112.40 NA 11.300 248.3 46
## 1121 128.2 112.20 NA 11.300 248.5 46
## 1122 121.2 113.50 NA 11.400 250.2 54
## 1123 119.9 113.50 NA 11.600 255.6 60
## 1124 112.6 113.00 NA 11.700 259.3 66
## 1125 116.6 112.60 NA 11.200 250.0 70
## 1126 117.4 113.80 1564.00 11.300 253.0 72
## 1127 129.1 113.00 1869.00 11.400 280.6 81
## 1128 126.1 112.80 2142.00 11.300 277.1 86
## 1129 131.0 113.50 2654.00 11.700 289.0 89
## 1130 135.1 113.90 2965.00 12.600 309.7 94
## 1131 137.3 115.10 3798.00 12.600 309.8 99
## 1132 123.5 115.40 4706.00 12.500 305.9 59
## 1133 118.8 117.20 6355.00 12.200 297.7 53
## 1134 127.6 119.10 7881.00 12.500 308.7 58
## 1135 129.8 120.70 8571.00 13.200 324.0 59
## 1136 127.8 121.60 9465.00 13.600 332.5 67
## 1137 124.9 122.60 10362.00 13.700 334.0 66
## 1138 122.5 123.60 11210.00 13.900 336.0 68
## 1139 127.8 124.80 12465.00 12.900 310.1 59
## 1140 132.2 125.80 12811.00 12.900 307.5 63
## 1141 134.1 NA NA 13.200 314.1 69
## 1142 124.3 127.70 14520.00 13.600 323.3 66
## 1143 120.5 126.70 15379.00 14.200 333.1 71
## 1144 111.0 62.10 NA NA NA NA
## 1145 128.0 70.70 NA 9.200 291.0 NA
## 1146 132.0 85.80 NA 10.000 275.0 35
## 1147 133.0 87.60 NA 9.900 272.0 34
## 1148 136.0 90.40 NA 9.800 271.0 34
## 1149 134.0 91.40 NA 10.000 279.0 34
## 1150 140.8 92.00 NA 9.900 278.0 36
## 1151 137.0 92.50 NA 9.600 272.0 33
## 1152 138.5 93.80 NA 9.600 275.9 32
## 1153 140.8 95.10 1533.50 9.700 275.6 33
## 1154 141.6 95.30 1829.30 9.700 278.1 32
## 1155 142.3 96.30 2096.50 9.800 285.7 34
## 1156 141.4 96.60 2603.40 9.600 281.0 32
## 1157 140.6 96.90 2914.60 9.600 281.0 32
## 1158 138.5 98.00 3738.70 9.600 282.2 34
## 1159 136.5 99.10 4630.20 9.600 280.0 29
## 1160 138.1 101.00 6259.00 9.600 280.2 30
## 1161 144.1 103.30 7806.00 9.800 302.0 30
## 1162 145.5 104.90 8522.00 10.000 306.7 34
## 1163 148.9 106.40 9435.00 10.100 304.5 36
## 1164 138.2 109.20 10330.60 9.800 280.4 33
## 1165 138.7 110.30 11210.00 9.900 276.3 29
## 1166 138.2 112.40 12451.60 9.800 272.8 24
## 1167 138.1 113.60 12807.50 9.900 275.9 21
## 1168 137.8 117.10 13703.30 9.700 270.0 20
## 1169 139.0 116.70 14452.70 10.000 282.0 19
## 1170 140.5 116.20 15276.60 9.100 260.9 18
## 1171 127.2 25.30 NA 2.900 267.0 6
## 1172 123.6 25.90 NA 2.900 269.0 6
## 1173 123.0 26.40 1526.20 2.900 274.4 6
## 1174 122.2 26.90 1832.80 2.900 274.9 6
## 1175 132.6 27.10 2118.30 3.000 288.9 13
## 1176 134.2 27.60 2638.60 3.100 292.9 13
## 1177 133.8 27.70 2982.00 3.100 290.9 13
## 1178 127.7 28.40 3814.60 3.100 290.9 13
## 1179 128.2 28.80 4773.10 2.900 277.0 10
## 1180 131.7 29.40 6471.00 3.100 294.3 10
## 1181 140.7 29.90 8050.00 3.000 286.5 10
## 1182 134.4 30.50 8834.00 2.800 265.6 5
## 1183 132.5 30.80 9834.00 3.000 281.1 6
## 1184 132.3 31.20 10836.30 3.200 300.7 12
## 1185 132.4 31.80 11796.10 3.200 294.7 11
## 1186 176.6 32.50 13115.70 5.600 506.5 7
## 1187 163.8 32.90 13465.90 3.200 282.0 7
## 1188 125.6 33.50 14295.70 3.500 302.2 10
## 1189 127.3 34.20 15042.60 3.700 309.8 11
## 1190 89.9 34.40 15834.60 3.900 333.7 12
## 1191 134.0 23.20 NA NA NA NA
## 1192 132.0 30.70 NA 5.700 198.0 32
## 1193 134.0 40.60 NA 5.100 232.0 28
## 1194 136.0 41.00 NA 5.500 256.0 30
## 1195 132.0 41.90 NA 5.500 256.0 33
## 1196 127.0 43.10 NA 5.500 262.0 32
## 1197 135.0 44.20 NA 5.100 245.0 28
## 1198 128.0 44.30 NA 5.100 247.0 27
## 1199 135.0 45.20 NA 5.600 272.0 29
## 1200 135.0 45.90 2088.20 5.500 271.0 29
## 1201 138.5 46.40 2524.30 5.400 275.6 31
## 1202 137.1 47.10 3319.00 5.500 279.6 35
## 1203 134.8 47.60 4104.20 5.600 285.6 33
## 1204 137.0 48.30 4611.60 5.515 282.7 35
## 1205 134.2 49.10 5847.80 5.952 305.4 40
## 1206 119.4 49.30 7337.50 5.569 286.9 22
## 1207 115.8 50.20 9906.10 4.892 251.6 20
## 1208 130.9 51.00 12028.30 4.960 277.0 30
## 1209 145.2 51.50 13113.80 4.945 275.1 30
## 1210 137.2 51.50 14539.00 5.002 275.4 25
## 1211 138.0 52.40 15957.20 4.993 273.3 25
## 1212 137.1 52.40 17339.10 5.045 278.7 30
## 1213 135.0 52.60 19150.10 5.059 279.6 28
## 1214 142.4 52.40 19657.30 5.312 294.4 26
## 1215 134.4 52.50 20203.10 5.358 295.7 27
## 1216 135.2 52.80 21575.70 5.375 296.7 26
## 1217 134.9 52.00 22601.80 5.368 298.9 27
## 1218 149.0 98.30 NA 14.000 253.0 44
## 1219 152.0 113.70 NA 14.600 261.0 49
## 1220 141.0 127.20 NA 14.800 274.0 86
## 1221 160.0 129.40 NA 14.600 271.0 65
## 1222 155.0 130.70 NA 14.100 264.0 69
## 1223 139.0 132.60 NA 14.000 263.0 118
## 1224 132.0 133.50 NA 14.000 264.0 85
## 1225 125.0 134.00 NA 14.000 266.0 82
## 1226 124.0 134.00 NA 13.800 261.0 70
## 1227 127.0 135.60 1531.00 13.600 261.0 69
## 1228 139.0 134.60 1837.00 13.800 263.0 68
## 1229 143.0 134.60 2115.50 14.400 275.0 88
## 1230 132.0 135.00 2649.30 15.300 293.0 90
## 1231 142.0 135.60 2970.10 15.300 294.0 91
## 1232 139.0 136.90 3818.60 14.400 277.0 81
## 1233 137.0 137.90 4743.40 15.000 287.0 62
## 1234 152.0 139.40 6434.70 15.200 293.0 72
## 1235 169.0 142.10 7904.00 16.900 317.0 66
## 1236 184.0 144.00 8620.90 17.200 321.0 77
## 1237 141.0 145.60 9558.00 17.200 318.0 86
## 1238 134.0 147.40 10480.60 18.100 334.0 87
## 1239 126.0 150.30 11380.60 20.500 373.0 95
## 1240 134.0 151.90 12662.50 17.600 319.0 95
## 1241 141.0 154.30 13002.10 17.900 322.0 91
## 1242 138.0 155.60 13900.50 17.900 321.0 98
## 1243 121.0 156.80 14674.20 17.700 317.0 103
## 1244 116.0 155.80 15521.20 17.000 305.0 98
## 1245 112.0 45.80 NA 3.100 189.0 34
## 1246 109.0 45.80 NA 3.100 191.0 31
## 1247 111.0 46.00 1499.00 3.200 198.0 33
## 1248 113.0 45.40 1798.00 3.400 216.0 29
## 1249 115.0 45.40 2067.20 3.200 206.0 32
## 1250 112.0 45.70 2577.80 3.400 221.0 36
## 1251 112.0 45.50 2895.80 3.400 225.0 34
## 1252 117.0 41.90 3720.40 3.700 272.0 33
## 1253 110.0 42.30 4618.70 3.100 230.0 21
## 1254 103.0 43.00 6267.10 2.900 217.0 22
## 1255 96.0 44.30 7635.00 2.800 206.0 22
## 1256 97.0 44.60 8332.80 2.800 211.0 16
## 1257 100.0 44.90 9233.60 2.900 217.0 17
## 1258 105.0 45.20 10111.30 2.900 220.0 18
## 1259 111.0 45.40 11017.80 3.000 233.0 25
## 1260 120.0 45.70 12232.30 3.000 236.0 25
## 1261 123.0 45.80 12598.90 3.000 237.0 25
## 1262 125.0 45.30 13513.80 3.500 273.0 23
## 1263 115.0 45.40 14073.20 3.300 265.0 24
## 1264 116.0 44.70 14855.70 3.500 278.0 25
## 1265 107.0 35.00 NA 2.000 172.0 30
## 1266 108.0 34.90 NA 2.100 185.0 29
## 1267 110.0 34.60 1464.00 2.600 228.0 30
## 1268 106.0 34.00 1760.00 2.400 220.0 27
## 1269 105.0 33.90 2042.50 2.600 240.0 31
## 1270 103.0 33.80 2547.20 2.400 222.0 33
## 1271 102.0 33.70 2847.20 3.000 280.0 35
## 1272 98.0 33.90 3645.50 2.800 258.0 30
## 1273 97.0 33.90 4551.50 2.600 242.0 10
## 1274 92.0 34.40 6164.00 2.800 256.0 11
## 1275 92.0 35.00 7501.70 2.800 275.0 12
## 1276 92.0 35.10 8170.40 2.900 281.0 18
## 1277 137.0 44.90 NA 3.000 201.0 18
## 1278 137.0 44.70 NA 3.100 206.0 18
## 1279 160.0 35.30 1477.00 2.900 255.0 18
## 1280 153.0 34.90 1778.00 2.900 258.0 18
## 1281 155.0 34.80 2061.90 4.000 354.0 15
## 1282 155.0 34.80 2573.90 3.200 291.0 14
## 1283 157.0 34.80 2886.60 3.600 332.0 15
## 1284 161.0 34.90 3716.30 3.200 300.0 32
## 1285 158.0 35.10 4603.20 3.100 289.0 13
## 1286 157.0 35.70 6240.50 3.000 281.0 12
## 1287 156.0 36.00 7584.10 2.900 275.0 13
## 1288 157.0 36.00 8265.80 2.900 278.0 16
## 1289 165.0 36.20 9146.00 3.400 331.0 17
## 1290 161.0 36.30 10024.00 3.400 332.0 15
## 1291 107.0 27.80 NA 2.100 193.0 18
## 1292 103.0 27.80 NA 2.100 193.0 18
## 1293 105.0 28.20 1488.00 2.100 190.0 16
## 1294 104.0 28.50 1787.00 2.300 216.0 21
## 1295 104.0 28.50 2064.10 2.200 207.0 23
## 1296 95.0 28.70 2585.00 2.700 250.0 23
## 1297 93.0 29.00 2923.90 2.100 193.0 15
## 1298 93.0 29.30 3769.50 2.100 194.0 18
## pop_1_6 pop_old pop_work pop_young population preschool preschool_child
## 1 NA NA NA NA 637.1 195.0 36.400
## 2 NA NA NA NA 662.3 226.0 35.800
## 3 NA NA NA NA 653.8 185.0 24.000
## 4 NA NA NA NA 651.5 172.0 21.900
## 5 NA NA NA NA 651.7 166.0 20.800
## 6 NA NA NA NA 650.0 162.0 19.700
## 7 NA NA NA NA 645.2 158.0 19.600
## 8 NA NA NA NA 643.3 154.0 20.100
## 9 NA NA NA NA 639.0 152.0 19.600
## 10 NA NA NA NA 667.6 152.0 19.900
## 11 30.80 116.10 425.5 94.2 662.2 152.0 20.400
## 12 32.40 116.40 423.6 91.2 658.0 152.0 21.100
## 13 33.00 112.70 405.0 86.5 653.4 152.0 21.500
## 14 34.70 114.50 400.5 85.1 649.7 152.0 22.700
## 15 35.70 116.40 395.9 84.9 647.7 151.0 24.400
## 16 37.00 118.80 391.6 86.4 650.7 157.0 26.400
## 17 38.30 121.90 387.0 88.9 652.6 159.0 27.200
## 18 37.70 127.70 397.3 88.0 671.2 160.0 28.300
## 19 43.70 142.90 437.5 101.1 681.5 160.0 29.400
## 20 45.10 146.50 439.2 105.4 691.1 161.0 31.200
## 21 47.10 153.90 433.2 108.6 695.7 161.0 33.200
## 22 48.90 157.50 429.4 112.7 699.6 160.0 34.900
## 23 50.00 160.60 422.6 117.1 700.3 182.0 36.800
## 24 51.30 163.70 413.9 120.5 698.1 163.0 37.300
## 25 52.20 166.60 407.1 122.7 696.4 157.0 34.100
## 26 52.50 168.80 404.0 123.9 696.7 NA 34.900
## 27 51.50 162.60 410.2 124.2 697.0 NA 35.100
## 28 NA NA NA NA 235.3 46.0 5.100
## 29 NA NA NA NA 233.6 46.0 5.000
## 30 NA NA NA NA 232.9 45.0 5.500
## 31 11.80 44.20 148.4 36.8 231.1 45.0 5.300
## 32 12.50 44.10 148.0 35.5 229.2 45.0 5.600
## 33 13.00 44.20 146.8 34.3 226.8 44.0 5.600
## 34 13.10 44.70 144.9 33.4 224.5 43.0 5.700
## 35 13.30 45.40 142.9 33.1 222.9 43.0 6.400
## 36 13.60 45.90 140.5 33.4 221.5 43.0 6.500
## 37 13.60 45.30 133.0 33.0 220.5 44.0 6.900
## 38 13.50 48.50 129.2 32.3 219.2 45.0 7.200
## 39 14.60 51.00 131.4 34.3 216.7 45.0 7.400
## 40 14.80 51.90 127.8 35.1 214.8 44.0 7.500
## 41 15.60 52.90 124.7 36.1 213.7 44.0 8.000
## 42 16.00 53.90 122.8 37.1 213.8 44.0 8.600
## 43 16.00 55.10 120.5 38.0 213.6 59.0 9.100
## 44 16.10 55.90 118.3 38.6 212.8 50.0 9.400
## 45 16.00 56.60 116.2 38.8 211.6 45.0 9.200
## 46 15.70 57.00 114.4 38.9 210.3 NA 9.300
## 47 14.90 54.50 116.0 38.8 209.2 NA 9.200
## 48 NA NA NA NA 161.8 30.0 4.000
## 49 NA NA NA NA 160.9 30.0 3.900
## 50 NA NA NA NA 163.1 31.0 4.200
## 51 7.70 32.50 104.9 24.2 161.6 32.0 4.300
## 52 8.10 32.50 104.7 23.2 160.4 31.0 4.500
## 53 8.40 32.30 103.9 22.4 158.6 30.0 4.500
## 54 8.60 32.60 103.0 21.7 157.3 30.0 4.700
## 55 8.50 33.10 101.7 21.4 156.2 30.0 4.900
## 56 8.70 33.70 100.4 21.3 155.4 31.0 5.000
## 57 8.70 34.40 99.0 21.7 155.1 31.0 5.100
## 58 8.70 35.10 90.5 21.3 146.9 31.0 5.300
## 59 8.80 35.90 88.5 21.9 146.3 31.0 5.300
## 60 9.30 36.40 86.7 22.7 145.8 31.0 5.400
## 61 9.80 37.10 86.7 23.6 147.4 31.0 6.200
## 62 10.10 37.80 84.8 23.9 146.5 30.0 6.400
## 63 10.20 38.40 83.5 24.5 146.4 39.0 6.900
## 64 10.00 38.70 82.2 24.4 145.3 39.0 6.900
## 65 9.70 39.10 80.8 24.2 144.1 36.0 5.900
## 66 9.30 39.40 79.2 23.9 142.6 NA 5.700
## 67 8.60 37.90 80.1 23.5 141.6 NA 5.700
## 68 NA NA NA NA 714.3 234.0 41.700
## 69 NA NA NA NA 745.0 243.0 39.800
## 70 NA NA NA NA 765.1 206.0 28.800
## 71 NA NA NA NA 765.8 198.0 27.600
## 72 NA NA NA NA 762.7 193.0 25.600
## 73 NA NA NA NA 759.1 194.0 25.300
## 74 NA NA NA NA 755.2 193.0 24.800
## 75 NA NA NA NA 753.8 191.0 25.000
## 76 NA NA NA NA 751.0 189.0 24.500
## 77 NA NA NA NA 791.4 187.0 24.800
## 78 31.90 158.20 456.2 105.0 787.6 182.0 24.800
## 79 33.50 158.30 454.9 102.2 784.0 184.0 25.900
## 80 35.60 158.40 452.1 99.9 779.7 18.3 26.800
## 81 37.80 159.90 450.5 98.6 779.0 183.0 28.500
## 82 39.60 162.50 448.3 99.0 780.6 183.0 30.300
## 83 41.60 165.10 445.8 99.8 781.3 185.0 32.900
## 84 43.60 168.50 442.8 102.1 783.8 185.0 34.000
## 85 43.40 170.70 469.8 106.0 834.1 182.0 35.300
## 86 51.60 193.00 533.5 124.7 851.2 185.0 37.900
## 87 54.60 197.90 542.1 131.2 871.2 171.0 41.100
## 88 58.90 202.90 550.8 139.6 893.3 172.0 45.600
## 89 63.90 208.90 559.4 149.6 917.9 170.0 50.300
## 90 69.40 215.00 567.1 161.7 943.8 175.0 59.500
## 91 76.20 221.30 578.0 173.6 973.0 178.0 61.100
## 92 82.10 225.60 581.9 182.6 990.2 185.0 62.600
## 93 86.20 230.50 588.0 189.5 1008.0 NA 65.900
## 94 88.20 234.60 591.9 195.5 1022.0 NA 67.600
## 95 NA NA NA NA 178.7 37.0 4.500
## 96 NA NA NA NA 177.8 35.0 4.400
## 97 NA NA NA NA 211.8 35.0 4.300
## 98 7.90 43.60 122.4 26.5 210.5 35.0 4.500
## 99 8.20 43.80 122.2 25.7 209.9 34.0 4.600
## 100 8.70 44.00 121.8 24.9 209.1 34.0 4.800
## 101 8.70 44.40 121.3 24.3 208.6 35.0 5.100
## 102 9.00 45.30 119.9 23.9 208.0 35.0 5.300
## 103 9.20 45.80 118.9 23.6 207.4 35.0 5.800
## 104 9.40 46.80 117.6 23.5 207.2 36.0 6.000
## 105 11.50 43.10 116.0 29.8 208.2 35.0 6.200
## 106 12.60 47.80 128.6 32.8 209.2 36.0 6.600
## 107 12.40 49.00 128.5 32.7 210.2 37.0 7.000
## 108 12.30 49.60 127.9 33.0 210.5 39.0 7.800
## 109 12.30 50.40 126.7 33.2 210.3 41.0 8.300
## 110 12.20 51.40 124.9 33.3 209.6 41.0 8.900
## 111 12.30 52.00 124.1 33.3 209.4 42.0 8.900
## 112 12.70 52.70 123.1 33.5 209.2 42.0 9.100
## 113 12.80 53.30 121.9 33.5 208.8 NA 9.000
## 114 12.80 53.80 120.7 33.1 207.6 NA 8.800
## 115 NA NA NA NA 248.1 58.0 6.900
## 116 NA NA NA NA 248.0 56.0 6.500
## 117 NA NA NA NA 281.0 55.0 6.500
## 118 11.30 45.40 150.5 35.6 281.2 54.0 6.600
## 119 11.40 45.70 150.9 34.5 281.4 54.0 6.800
## 120 11.90 46.20 151.0 33.5 281.8 54.0 7.100
## 121 12.00 47.00 149.7 32.5 281.1 54.0 7.500
## 122 12.20 48.00 147.9 32.0 281.1 55.0 7.500
## 123 12.10 49.20 147.3 31.8 282.6 54.0 8.000
## 124 12.20 50.70 145.9 32.1 284.4 54.0 8.300
## 125 13.50 52.70 156.2 33.7 298.8 55.0 8.700
## 126 17.50 66.50 192.6 44.0 303.1 57.0 9.500
## 127 17.80 69.50 193.4 44.8 307.7 57.0 10.100
## 128 18.30 72.00 194.8 46.5 313.3 56.0 11.500
## 129 19.30 74.80 195.7 48.7 319.2 57.0 12.300
## 130 20.30 77.70 196.5 51.1 325.3 58.0 14.600
## 131 21.20 80.00 197.5 53.0 330.5 58.0 14.600
## 132 22.30 82.30 197.6 54.6 334.5 60.0 15.100
## 133 22.80 84.70 198.0 55.5 338.3 NA 15.500
## 134 22.80 86.30 196.8 55.6 338.8 NA 16.200
## 135 NA NA NA NA 395.6 85.0 10.800
## 136 NA NA NA NA 395.8 85.0 10.800
## 137 NA NA NA NA 397.1 83.0 10.800
## 138 16.30 70.30 205.3 52.4 396.5 83.0 10.900
## 139 17.20 70.90 206.0 51.6 397.5 82.0 11.300
## 140 18.50 71.70 206.4 51.4 398.9 81.0 11.700
## 141 19.90 73.00 206.7 51.4 401.4 81.0 12.200
## 142 21.30 74.90 207.2 52.2 406.8 82.0 12.800
## 143 23.10 76.60 207.7 53.6 411.0 80.0 13.700
## 144 24.90 78.70 207.5 55.7 415.1 79.0 14.100
## 145 21.60 81.60 210.3 52.4 421.5 79.0 14.600
## 146 28.50 101.80 267.2 68.6 437.6 80.0 15.600
## 147 30.00 105.70 267.2 72.3 445.2 80.0 17.300
## 148 33.10 110.30 285.0 77.9 473.2 81.0 18.500
## 149 35.50 112.90 273.1 81.7 467.7 82.0 20.000
## 150 38.70 115.50 275.7 89.0 480.2 101.0 22.500
## 151 41.30 121.10 279.0 92.5 492.6 104.0 24.300
## 152 44.40 125.30 284.3 97.8 507.4 96.0 24.600
## 153 46.40 129.60 291.2 103.2 524.0 NA 25.600
## 154 47.10 132.30 291.6 106.5 530.4 NA 26.300
## 155 NA NA NA NA 36.6 22.0 2.800
## 156 NA NA NA NA 34.0 12.0 1.900
## 157 NA NA NA NA 33.3 11.0 1.600
## 158 NA NA NA NA 32.4 11.0 1.300
## 159 NA NA NA NA 31.8 9.0 1.200
## 160 NA NA NA NA 31.3 6.0 1.100
## 161 NA NA NA NA 31.3 6.0 1.100
## 162 NA NA NA NA 31.8 6.0 1.100
## 163 NA NA NA NA 27.4 6.0 1.100
## 164 1.70 1.70 18.1 5.4 27.4 7.0 1.200
## 165 1.80 1.80 18.3 5.2 25.2 7.0 1.200
## 166 1.80 2.00 18.1 4.9 25.0 7.0 1.200
## 167 NA NA NA NA 879.4 344.0 50.500
## 168 NA NA NA NA 870.9 271.0 34.900
## 169 NA NA NA NA 873.7 252.0 32.300
## 170 NA NA NA NA 875.1 243.0 30.300
## 171 NA NA NA NA 877.6 230.0 28.400
## 172 NA NA NA NA 875.3 227.0 28.200
## 173 NA NA NA NA 875.7 220.0 28.500
## 174 NA NA NA NA 875.2 217.0 28.600
## 175 NA NA NA NA 909.3 208.0 27.900
## 176 44.70 157.50 607.9 147.4 912.8 205.0 28.400
## 177 47.30 159.20 614.5 143.5 917.2 204.0 29.600
## 178 50.00 161.30 619.3 140.3 920.9 203.0 31.200
## 179 53.10 164.30 624.5 138.4 927.9 204.0 32.600
## 180 56.40 168.30 629.6 138.5 937.1 215.0 33.100
## 181 59.20 171.90 635.0 140.9 948.5 218.0 33.500
## 182 62.30 176.90 640.3 145.3 963.2 220.0 34.000
## 183 59.70 187.70 647.2 144.0 979.6 220.0 34.700
## 184 63.00 192.30 657.0 148.7 998.1 219.0 36.000
## 185 66.60 196.90 665.2 155.1 1017.2 220.0 36.600
## 186 71.70 201.80 672.0 162.8 1036.6 222.0 39.800
## 187 76.70 207.20 674.9 171.1 1053.2 229.0 43.600
## 188 81.30 212.80 674.1 181.0 1067.9 233.0 48.600
## 189 86.20 218.40 674.8 190.6 1083.8 240.0 52.000
## 190 90.00 223.80 670.7 197.1 1091.6 240.0 53.800
## 191 90.90 228.40 665.9 201.7 1096.1 NA 54.400
## 192 89.70 220.20 670.5 203.8 1094.5 NA 55.000
## 193 NA NA NA NA 121.8 27.0 3.400
## 194 NA NA NA NA 120.8 27.0 3.500
## 195 NA NA NA NA 120.1 27.0 3.600
## 196 6.60 20.70 74.9 21.2 118.1 27.0 3.600
## 197 6.70 20.70 74.5 20.3 116.8 28.0 3.700
## 198 6.70 20.50 73.0 19.2 114.0 27.0 3.800
## 199 6.80 20.70 72.3 18.6 112.9 28.0 3.800
## 200 6.90 21.10 71.5 18.2 112.1 30.0 3.800
## 201 7.10 21.40 70.7 18.2 111.6 30.0 4.100
## 202 7.30 22.00 69.7 18.4 111.4 31.0 4.300
## 203 7.90 23.40 67.0 18.7 110.4 31.0 4.600
## 204 8.10 24.00 66.5 19.1 109.6 31.0 4.900
## 205 8.30 24.40 65.1 19.4 108.9 33.0 4.900
## 206 8.50 24.60 63.6 19.6 107.8 33.0 5.400
## 207 8.60 24.70 62.5 20.0 107.3 37.0 5.900
## 208 8.60 25.00 61.1 20.5 106.6 39.0 6.300
## 209 8.60 25.30 60.2 21.0 106.5 38.0 6.400
## 210 8.80 25.50 59.8 21.3 106.5 41.0 6.400
## 211 8.70 25.60 59.2 21.5 106.4 NA 6.400
## 212 8.50 24.50 60.4 21.8 106.8 NA 6.500
## 213 NA NA NA NA 108.1 26.0 3.300
## 214 NA NA NA NA 107.9 26.0 3.400
## 215 NA NA NA NA 103.0 26.0 3.400
## 216 5.80 18.50 65.3 18.4 102.2 26.0 3.400
## 217 6.10 18.40 65.6 18.0 102.0 26.0 3.500
## 218 6.30 18.50 65.6 17.5 101.6 26.0 3.600
## 219 NA NA NA NA 235.7 32.0 6.700
## 220 NA NA NA NA 235.2 32.0 6.500
## 221 NA NA NA NA 221.9 36.0 6.800
## 222 8.70 7.00 99.4 27.0 220.5 35.0 7.300
## 223 8.70 7.40 98.5 26.0 218.7 35.0 7.700
## 224 13.70 21.90 151.5 39.8 214.4 35.0 7.600
## 225 13.70 13.00 156.7 39.7 210.5 37.0 8.100
## 226 13.60 14.40 153.6 38.4 207.5 36.0 8.000
## 227 13.70 15.90 150.4 37.6 205.0 39.0 8.300
## 228 13.60 17.70 147.3 37.0 203.1 38.0 8.300
## 229 13.00 12.60 127.4 35.3 176.1 39.0 8.500
## 230 13.40 13.40 128.9 35.9 178.1 40.0 9.700
## 231 14.00 13.80 128.1 36.7 178.6 40.0 9.900
## 232 14.70 14.20 126.1 37.1 177.3 43.0 10.900
## 233 15.20 14.80 124.4 37.8 177.0 44.0 11.300
## 234 15.80 15.80 123.5 38.8 178.1 44.0 11.700
## 235 16.20 16.50 122.7 39.4 178.7 45.0 12.000
## 236 16.70 17.30 122.6 40.4 180.2 46.0 12.300
## 237 16.60 18.00 122.9 40.7 181.7 NA 13.000
## 238 16.20 17.10 124.7 40.7 182.5 NA 12.800
## 239 NA NA NA NA 630.4 211.0 37.100
## 240 NA NA NA NA 672.4 217.0 34.900
## 241 NA NA NA NA 651.6 177.0 23.200
## 242 NA NA NA NA 648.4 166.0 21.400
## 243 NA NA NA NA 644.8 155.0 19.200
## 244 NA NA NA NA 639.8 139.0 17.500
## 245 NA NA NA NA 633.4 136.0 17.200
## 246 NA NA NA NA 629.0 127.0 16.400
## 247 NA NA NA NA 625.6 126.0 15.900
## 248 NA NA NA NA 620.7 117.0 15.700
## 249 24.70 109.50 397.3 83.5 616.8 117.0 15.900
## 250 25.90 111.00 395.2 80.6 613.4 117.0 16.000
## 251 27.30 112.90 392.8 78.0 610.2 117.0 16.300
## 252 28.70 115.50 389.5 75.8 607.3 117.0 16.900
## 253 30.00 119.10 384.6 75.1 605.4 117.0 18.000
## 254 31.60 121.60 381.5 75.5 605.2 119.0 18.600
## 255 32.70 124.40 377.3 76.5 604.8 119.0 18.700
## 256 29.80 124.50 392.2 74.5 616.0 120.0 19.300
## 257 32.00 131.50 411.8 79.4 622.7 120.0 19.200
## 258 33.50 133.50 410.5 81.9 625.9 124.0 20.400
## 259 35.50 135.70 409.5 84.8 630.0 128.0 21.300
## 260 37.30 137.90 405.8 87.7 631.4 122.0 23.800
## 261 38.80 140.30 401.7 91.2 633.2 127.0 25.600
## 262 40.70 142.10 397.2 94.1 633.4 129.0 26.300
## 263 42.30 144.30 392.7 96.1 633.1 130.0 26.300
## 264 42.30 146.20 389.4 97.5 633.1 NA 27.200
## 265 41.80 140.60 395.9 98.2 634.7 NA 27.500
## 266 NA NA NA NA 112.9 26.0 2.800
## 267 NA NA NA NA 112.2 24.0 2.600
## 268 NA NA NA NA 111.0 23.0 2.800
## 269 NA NA NA NA 111.4 23.0 2.900
## 270 5.20 19.50 66.2 16.5 111.5 24.0 3.000
## 271 5.40 19.60 66.6 16.1 111.6 24.0 3.200
## 272 5.70 19.80 66.8 15.7 111.7 24.0 3.500
## 273 6.10 20.30 66.5 15.6 111.9 24.0 3.800
## 274 6.50 20.50 66.2 15.6 111.8 25.0 4.200
## 275 6.70 20.90 65.1 15.8 111.2 26.0 4.400
## 276 6.60 22.20 64.3 16.0 112.0 25.0 4.700
## 277 7.40 24.60 69.8 17.9 112.3 26.0 5.100
## 278 7.50 25.20 68.5 18.2 111.9 26.0 5.400
## 279 7.80 25.70 67.6 18.6 111.8 26.0 5.600
## 280 8.10 26.40 67.7 19.4 113.5 26.0 5.900
## 281 8.40 27.10 67.6 20.2 114.9 26.0 6.100
## 282 8.70 27.70 67.8 20.8 116.3 27.0 6.200
## 283 8.80 28.20 67.0 21.0 116.2 28.0 6.200
## 284 8.80 28.60 66.0 21.4 116.0 NA 6.200
## 285 8.60 27.50 66.3 21.3 115.1 NA 6.100
## 286 NA NA NA NA 185.2 43.0 5.900
## 287 NA NA NA NA 183.3 39.0 5.800
## 288 NA NA NA NA 178.8 37.0 5.600
## 289 7.10 25.70 97.0 23.7 176.3 35.0 5.600
## 290 8.80 31.30 114.6 27.6 174.6 35.0 5.600
## 291 9.00 31.80 113.5 26.4 172.7 34.0 5.800
## 292 9.20 32.60 112.0 25.4 171.0 34.0 6.000
## 293 9.40 33.50 110.2 24.8 169.5 34.0 6.300
## 294 9.50 34.40 107.9 24.3 167.5 34.0 6.500
## 295 9.60 35.30 106.0 24.4 166.6 36.0 6.600
## 296 9.60 34.70 100.1 24.7 160.5 38.0 6.700
## 297 9.60 35.90 99.0 25.0 159.9 39.0 6.800
## 298 9.90 36.70 97.2 25.4 159.3 39.0 7.200
## 299 10.30 37.40 94.2 25.8 157.4 40.0 7.400
## 300 10.40 38.20 92.4 26.1 156.7 40.0 7.900
## 301 10.60 38.80 89.1 26.6 154.5 40.0 8.400
## 302 11.00 39.20 86.3 26.8 152.3 38.0 8.400
## 303 11.20 39.50 84.0 26.7 150.2 38.0 8.400
## 304 11.10 39.70 82.2 26.4 148.3 NA 8.400
## 305 10.60 37.90 82.0 26.1 146.0 NA 8.400
## 306 NA NA NA NA 156.6 42.0 4.700
## 307 NA NA NA NA 155.7 38.0 4.500
## 308 NA NA NA NA 157.8 34.0 4.400
## 309 8.00 25.80 105.2 26.1 157.1 32.0 4.400
## 310 8.50 25.80 105.0 25.2 156.0 31.0 4.600
## 311 8.90 25.80 104.6 24.4 154.8 31.0 4.800
## 312 9.40 26.10 104.0 23.8 181.3 41.0 5.900
## 313 9.70 26.60 103.1 23.7 180.5 41.0 6.300
## 314 10.10 27.10 102.9 23.6 180.7 42.0 6.700
## 315 10.10 27.40 101.6 23.9 179.5 42.0 7.000
## 316 9.90 30.10 103.6 24.3 184.0 42.0 6.800
## 317 12.10 36.00 122.5 29.4 187.9 42.0 7.400
## 318 12.50 36.70 123.9 30.5 191.1 42.0 7.600
## 319 13.20 37.30 123.7 31.8 192.8 39.0 8.000
## 320 13.80 38.10 123.0 33.2 194.3 39.0 8.400
## 321 14.40 39.00 121.3 34.5 194.8 40.0 8.600
## 322 15.10 39.60 121.2 36.1 196.9 40.0 8.500
## 323 15.80 40.00 120.9 37.0 197.9 41.0 8.600
## 324 16.00 40.50 120.7 37.8 199.0 NA 8.700
## 325 15.90 38.90 122.2 38.2 199.3 NA 9.000
## 326 NA NA NA NA 297.4 74.0 18.800
## 327 NA NA NA NA 326.9 78.0 18.600
## 328 NA NA NA NA 342.9 72.0 13.000
## 329 NA NA NA NA 343.7 69.0 12.200
## 330 NA NA NA NA 342.7 68.0 11.800
## 331 NA NA NA NA 343.6 69.0 11.300
## 332 NA NA NA NA 341.8 66.0 10.200
## 333 NA NA NA NA 339.6 65.0 10.700
## 334 NA NA NA NA 337.5 62.0 10.200
## 335 NA NA NA NA 354.9 61.0 10.100
## 336 15.40 63.30 240.8 51.2 355.3 60.0 10.300
## 337 16.50 63.50 242.3 50.1 356.1 60.0 10.800
## 338 18.10 64.00 244.6 49.8 358.6 60.0 11.500
## 339 19.50 64.90 245.2 49.6 359.9 60.0 12.000
## 340 20.90 66.50 246.9 50.3 363.9 60.0 12.700
## 341 22.40 68.00 246.8 51.3 366.3 60.0 13.700
## 342 24.10 69.80 245.9 53.4 369.3 60.0 14.000
## 343 23.20 76.20 267.5 55.4 399.4 61.0 14.900
## 344 24.40 78.10 269.9 56.8 404.8 62.0 16.000
## 345 25.50 79.90 273.1 59.3 412.3 62.0 17.700
## 346 27.20 81.90 276.0 62.2 420.0 64.0 19.500
## 347 28.80 84.00 276.5 65.5 426.1 64.0 20.600
## 348 30.40 86.30 274.6 68.9 429.8 64.0 21.200
## 349 32.10 88.30 273.3 72.2 433.8 67.0 22.900
## 350 33.50 89.90 269.5 74.7 434.1 67.0 24.200
## 351 34.70 91.60 268.6 77.3 437.8 NA 25.500
## 352 35.90 89.60 280.7 80.6 450.9 NA 26.600
## 353 6.60 24.70 59.9 16.6 101.1 25.0 4.000
## 354 6.40 25.20 59.8 16.4 101.4 26.0 4.200
## 355 6.20 25.70 59.9 16.6 102.3 26.0 4.600
## 356 6.20 26.30 59.9 16.9 103.1 26.0 4.600
## 357 6.20 27.00 60.1 17.3 104.3 26.0 4.800
## 358 6.50 27.80 59.9 18.1 105.9 27.0 5.000
## 359 7.20 28.50 60.0 18.9 107.4 27.0 5.100
## 360 8.10 29.10 60.0 19.6 108.7 27.0 5.300
## 361 8.80 29.80 60.4 20.3 110.5 NA 5.400
## 362 9.20 29.20 62.9 20.9 113.1 NA 5.700
## 363 NA NA NA NA 116.5 15.0 2.100
## 364 NA NA NA NA 115.9 15.0 2.200
## 365 NA NA NA NA 129.8 14.0 2.300
## 366 6.20 29.40 79.4 20.5 129.3 14.0 2.400
## 367 6.10 29.50 79.9 19.5 134.5 14.0 2.400
## 368 5.90 29.90 80.2 18.6 134.3 14.0 2.400
## 369 5.60 30.30 80.4 17.8 134.2 14.0 2.600
## 370 5.60 31.10 80.7 17.4 135.0 14.0 2.700
## 371 5.70 31.60 80.7 17.2 135.3 14.0 2.600
## 372 6.10 32.30 79.8 17.2 135.1 15.0 2.600
## 373 8.70 29.00 76.4 23.1 135.3 15.0 2.800
## 374 9.00 31.00 80.9 24.2 136.1 16.0 3.000
## 375 8.70 31.70 80.5 24.0 136.2 18.0 3.100
## 376 8.50 32.30 80.3 24.2 136.8 18.0 3.300
## 377 8.40 33.00 79.8 24.1 136.8 18.0 3.400
## 378 8.10 34.00 78.9 23.9 136.8 18.0 3.700
## 379 8.20 34.40 78.6 23.6 136.7 19.0 3.900
## 380 8.70 35.00 77.7 23.7 136.4 18.0 3.900
## 381 8.90 35.40 76.8 23.6 135.9 NA 3.900
## 382 8.90 34.30 77.9 23.3 135.5 NA 4.000
## 383 NA NA NA NA 131.8 34.0 4.600
## 384 NA NA NA NA 131.2 34.0 4.700
## 385 NA NA NA NA 132.1 32.0 4.900
## 386 6.50 27.70 82.9 21.0 131.6 32.0 4.900
## 387 6.60 27.60 82.9 20.2 130.7 32.0 4.900
## 388 6.70 27.60 82.8 19.6 130.0 32.0 4.900
## 389 6.90 27.70 82.3 19.2 129.2 32.0 5.100
## 390 7.10 28.20 82.0 18.9 129.1 32.0 5.200
## 391 7.20 28.60 81.3 18.6 128.5 33.0 5.400
## 392 7.30 29.10 80.2 18.6 127.9 33.0 5.500
## 393 7.50 29.50 70.1 18.6 118.2 34.0 5.600
## 394 7.50 30.00 69.4 18.8 118.2 34.0 5.600
## 395 7.70 30.40 68.1 19.2 117.7 34.0 6.000
## 396 8.00 30.80 67.3 19.6 117.6 34.0 6.200
## 397 8.20 31.20 66.5 20.2 117.9 34.0 6.500
## 398 8.50 31.80 65.2 21.0 117.9 35.0 6.700
## 399 8.80 32.20 63.9 21.5 117.7 35.0 6.700
## 400 9.20 32.60 63.0 21.9 117.4 35.0 6.900
## 401 9.20 32.80 62.1 22.0 116.9 NA 6.900
## 402 8.90 31.70 63.3 21.8 116.7 NA 6.600
## 403 NA NA NA NA 183.1 38.0 5.600
## 404 NA NA NA NA 181.3 37.0 5.600
## 405 NA NA NA NA 140.6 37.0 5.700
## 406 6.30 28.90 90.7 20.2 139.8 34.0 5.700
## 407 6.50 29.00 91.1 19.6 205.0 35.0 5.800
## 408 6.80 29.20 91.0 19.3 205.3 35.0 5.900
## 409 6.90 29.50 90.9 18.9 205.5 35.0 6.100
## 410 7.10 30.30 90.9 18.9 207.1 35.0 6.300
## 411 7.40 30.90 91.2 19.0 208.8 35.0 6.600
## 412 7.70 31.80 91.8 19.3 211.0 36.0 6.900
## 413 7.60 29.50 93.6 19.6 211.2 36.0 7.400
## 414 12.00 45.80 136.1 30.3 212.2 36.0 7.800
## 415 11.80 47.30 136.6 29.9 213.7 36.0 8.300
## 416 12.20 46.90 135.9 31.3 214.1 38.0 8.500
## 417 12.40 47.50 134.8 31.8 214.1 40.0 8.900
## 418 12.50 48.50 132.8 32.1 213.4 42.0 9.400
## 419 12.80 49.40 131.8 32.6 213.7 42.0 9.500
## 420 13.30 50.40 130.6 32.8 213.8 41.0 9.600
## 421 13.50 51.30 129.7 32.9 214.0 NA 9.300
## 422 13.30 49.50 132.1 33.0 214.6 NA 9.400
## 423 NA NA NA NA 576.3 248.0 38.200
## 424 NA NA NA NA 621.4 252.0 36.000
## 425 NA NA NA NA 613.5 183.0 20.600
## 426 NA NA NA NA 612.5 164.0 18.600
## 427 NA NA NA NA 612.0 148.0 17.500
## 428 NA NA NA NA 611.2 134.0 15.600
## 429 NA NA NA NA 606.6 115.0 13.900
## 430 NA NA NA NA 603.5 110.0 13.700
## 431 NA NA NA NA 600.5 102.0 13.400
## 432 NA NA NA NA 583.1 95.0 13.200
## 433 26.40 107.60 384.6 88.2 580.4 95.0 13.500
## 434 28.00 108.90 384.1 86.0 579.0 91.0 14.000
## 435 29.90 110.40 383.4 84.3 578.1 87.0 14.700
## 436 31.70 112.90 382.0 82.5 577.4 88.0 15.900
## 437 33.50 115.80 379.4 82.1 577.3 93.0 17.000
## 438 35.30 117.80 378.1 83.3 579.2 101.0 18.400
## 439 37.00 120.60 374.8 85.3 580.7 103.0 19.600
## 440 32.30 124.70 375.4 77.7 577.8 104.0 20.400
## 441 33.40 126.60 379.1 79.9 585.6 105.0 21.700
## 442 35.30 128.20 381.5 83.9 593.6 106.0 23.000
## 443 38.10 129.50 383.7 87.8 601.0 110.0 25.800
## 444 40.90 131.00 384.0 92.2 607.2 103.0 26.800
## 445 43.60 132.60 381.5 97.1 611.2 103.0 28.100
## 446 46.40 133.90 381.0 101.3 616.2 101.0 29.300
## 447 48.70 135.10 378.2 104.9 618.2 93.0 31.000
## 448 49.00 136.00 373.8 107.7 617.5 NA 32.500
## 449 48.30 130.50 376.0 109.8 616.4 NA 32.800
## 450 NA NA NA NA 289.5 58.0 8.900
## 451 NA NA NA NA 286.7 54.0 8.800
## 452 NA NA NA NA 281.0 53.0 8.900
## 453 14.00 48.10 183.3 46.5 277.9 53.0 9.600
## 454 14.70 48.70 182.5 44.7 275.9 53.0 10.800
## 455 15.30 49.30 181.0 43.0 273.3 53.0 11.500
## 456 15.90 50.90 178.9 41.8 271.6 55.0 12.200
## 457 16.60 52.70 178.5 41.2 272.4 55.0 12.900
## 458 16.90 54.00 175.8 41.2 271.0 56.0 13.300
## 459 17.40 55.60 172.5 41.7 269.8 56.0 13.500
## 460 17.20 57.50 164.5 41.3 263.3 57.0 13.700
## 461 17.30 58.50 160.3 41.5 260.3 58.0 13.900
## 462 17.40 59.40 156.3 42.2 257.9 58.0 14.200
## 463 17.60 60.10 152.0 42.8 254.9 58.0 14.200
## 464 18.10 60.90 148.5 43.6 253.0 58.0 14.500
## 465 18.30 61.40 145.1 44.8 251.3 57.0 14.800
## 466 18.60 61.90 142.1 45.8 249.8 57.0 15.000
## 467 18.80 62.30 139.9 46.1 248.3 56.0 15.100
## 468 18.60 62.50 137.9 46.2 246.6 NA 15.300
## 469 17.90 59.70 139.5 45.6 244.8 NA 15.200
## 470 NA NA NA NA 199.3 73.0 14.500
## 471 NA NA NA NA 213.1 69.0 14.000
## 472 NA NA NA NA 217.4 57.0 9.700
## 473 NA NA NA NA 218.6 49.0 9.100
## 474 NA NA NA NA 220.6 49.0 8.800
## 475 NA NA NA NA 223.0 46.0 8.200
## 476 NA NA NA NA 224.0 44.0 7.800
## 477 NA NA NA NA 223.9 43.0 7.600
## 478 NA NA NA NA 223.3 41.0 7.600
## 479 NA NA NA NA 219.2 41.0 7.800
## 480 11.20 32.10 152.0 35.4 219.5 41.0 8.100
## 481 11.80 32.50 150.7 34.5 217.7 41.0 8.400
## 482 12.30 33.20 145.4 33.6 212.2 41.0 8.700
## 483 12.90 34.00 142.2 32.9 209.1 41.0 9.200
## 484 13.20 35.20 139.7 32.4 207.3 40.0 9.800
## 485 13.50 36.10 138.2 32.4 211.8 41.0 10.100
## 486 14.00 37.10 136.4 33.0 211.6 42.0 10.300
## 487 13.90 39.70 141.5 33.2 219.8 42.0 10.800
## 488 14.60 42.00 144.7 34.4 221.1 41.0 11.500
## 489 14.70 42.70 144.8 35.5 223.0 41.0 11.800
## 490 15.30 43.70 145.3 36.5 225.5 40.0 12.200
## 491 15.70 44.80 147.3 37.5 229.6 38.0 12.700
## 492 16.20 45.80 144.9 39.0 229.7 25.0 12.900
## 493 16.80 46.70 142.8 40.3 229.8 25.0 13.200
## 494 17.20 47.40 141.6 41.3 230.4 22.0 13.300
## 495 17.60 48.00 140.8 42.3 231.1 NA 13.700
## 496 17.30 48.40 140.5 42.8 231.6 NA 13.700
## 497 NA NA NA NA 411.7 212.0 33.200
## 498 NA NA NA NA 399.2 193.0 31.000
## 499 NA NA NA NA 380.8 113.0 17.800
## 500 NA NA NA NA 379.1 103.0 16.700
## 501 NA NA NA NA 376.3 92.0 15.200
## 502 NA NA NA NA 374.5 89.0 14.100
## 503 NA NA NA NA 369.9 84.0 13.400
## 504 NA NA NA NA 365.6 77.0 13.900
## 505 NA NA NA NA 364.0 77.0 14.000
## 506 NA NA NA NA 362.3 76.0 14.300
## 507 18.30 63.90 232.4 57.0 359.4 75.0 14.300
## 508 19.20 64.50 231.9 55.2 357.7 74.0 14.600
## 509 19.90 65.10 231.0 53.7 355.8 74.0 14.800
## 510 20.80 66.60 229.3 52.7 354.6 75.0 15.300
## 511 21.40 68.30 228.0 52.4 354.7 76.0 15.700
## 512 22.00 69.60 225.9 52.8 354.2 77.0 15.600
## 513 22.40 71.80 222.8 53.8 354.2 77.0 15.500
## 514 22.20 76.80 217.9 53.9 355.6 82.0 16.000
## 515 23.10 79.60 221.3 55.6 356.5 78.0 16.300
## 516 23.60 81.10 220.1 56.8 358.0 78.0 17.000
## 517 24.30 82.40 217.1 57.9 357.4 66.0 17.900
## 518 24.50 83.90 215.0 59.2 358.1 57.0 18.100
## 519 24.80 85.10 212.6 60.6 358.3 58.0 19.000
## 520 24.90 86.40 210.5 61.7 358.6 58.0 19.100
## 521 24.80 87.20 207.8 61.9 356.9 59.0 19.200
## 522 24.40 87.90 206.0 61.6 355.5 NA 19.800
## 523 23.30 84.50 209.0 60.6 354.1 NA 19.800
## 524 NA NA NA NA 235.2 60.0 8.700
## 525 NA NA NA NA 233.7 60.0 8.600
## 526 NA NA NA NA 203.4 58.0 8.500
## 527 10.00 32.60 134.1 32.6 201.2 59.0 8.700
## 528 10.40 33.10 133.4 30.9 199.3 57.0 8.900
## 529 10.70 33.60 132.2 29.4 197.1 57.0 9.200
## 530 11.00 34.70 130.0 28.5 195.1 57.0 9.700
## 531 11.40 36.00 127.4 28.0 193.2 57.0 10.000
## 532 11.60 36.60 124.3 28.0 190.7 57.0 10.200
## 533 11.60 38.00 121.2 28.3 189.3 57.0 10.200
## 534 12.00 42.10 120.6 29.2 193.1 56.0 10.400
## 535 12.30 43.20 118.3 29.8 191.3 40.0 10.500
## 536 12.70 44.20 115.1 30.4 189.7 33.0 10.700
## 537 13.00 45.10 112.3 31.0 188.4 33.0 11.000
## 538 13.20 46.00 109.9 31.4 187.3 32.0 11.300
## 539 13.20 46.80 106.9 32.4 186.1 32.0 11.700
## 540 13.50 47.60 104.4 33.0 185.0 32.0 12.000
## 541 13.40 48.40 102.5 33.4 184.3 32.0 12.100
## 542 13.20 48.90 101.0 33.4 183.3 NA 12.300
## 543 12.80 47.10 102.6 33.3 183.0 NA 12.100
## 544 NA NA NA NA 27.7 17.0 1.979
## 545 NA NA NA NA 29.0 15.0 1.891
## 546 NA NA NA NA 26.6 16.0 1.944
## 547 NA NA NA NA 26.1 14.0 1.799
## 548 NA NA NA NA 25.8 15.0 1.930
## 549 NA NA NA NA 25.8 13.0 1.789
## 550 NA NA NA NA 25.5 13.0 1.742
## 551 NA NA NA NA 25.4 13.0 1.656
## 552 NA NA NA NA 25.5 13.0 1.682
## 553 NA NA NA NA 25.6 13.0 1.664
## 554 1.30 2.30 12.3 4.2 26.0 13.0 1.706
## 555 1.50 2.30 12.5 4.2 26.2 13.0 1.791
## 556 1.50 2.40 12.7 4.0 26.3 13.0 1.810
## 557 1.50 2.50 12.8 3.9 26.4 13.0 1.786
## 558 1.50 2.60 12.8 3.9 26.6 13.0 1.781
## 559 1.60 2.60 12.8 4.0 26.7 13.0 1.876
## 560 1.70 2.90 12.7 4.2 19.8 14.0 2.193
## 561 2.00 3.10 13.8 4.8 21.7 11.0 1.526
## 562 2.10 3.30 14.1 5.0 22.4 11.0 1.544
## 563 2.10 3.50 14.2 5.2 22.9 9.0 1.618
## 564 2.20 3.60 14.4 5.4 23.4 9.0 1.700
## 565 2.30 3.70 14.6 5.6 23.9 9.0 1.800
## 566 2.30 3.90 14.7 5.9 24.5 11.0 1.900
## 567 2.30 4.10 14.5 6.0 24.6 11.0 2.000
## 568 2.40 4.30 14.4 6.1 24.8 8.0 2.100
## 569 2.50 4.40 14.2 6.2 24.8 NA 2.200
## 570 2.50 4.30 14.7 6.2 25.1 NA 2.200
## 571 NA NA NA NA 488.9 136.0 27.500
## 572 NA NA NA NA 480.5 164.0 30.000
## 573 NA NA NA NA 484.0 147.0 18.900
## 574 NA NA NA NA 485.3 133.0 18.000
## 575 NA NA NA NA 485.8 129.0 17.600
## 576 NA NA NA NA 483.7 128.0 15.600
## 577 NA NA NA NA 481.2 124.0 15.800
## 578 NA NA NA NA 479.7 121.0 16.800
## 579 NA NA NA NA 478.5 120.0 16.900
## 580 NA NA NA NA 504.5 117.0 16.200
## 581 27.30 97.00 319.7 86.1 502.8 110.0 16.100
## 582 28.90 96.70 320.1 84.5 501.3 108.0 16.800
## 583 30.60 96.40 319.2 83.4 499.0 108.0 18.200
## 584 32.40 97.20 320.5 82.5 500.2 107.0 18.800
## 585 34.10 98.80 321.5 82.8 503.1 108.0 20.200
## 586 36.00 100.30 319.9 83.9 504.1 106.0 21.400
## 587 37.70 102.60 317.2 86.3 506.1 106.0 22.200
## 588 34.50 118.50 320.4 81.5 520.4 106.0 22.800
## 589 35.90 120.80 320.8 83.8 525.4 95.0 23.200
## 590 37.50 123.10 317.3 86.9 527.3 94.0 23.200
## 591 39.70 125.40 315.4 90.1 530.9 87.0 23.000
## 592 41.30 127.50 311.7 93.5 532.7 116.0 25.700
## 593 42.10 129.80 305.1 96.8 531.7 97.0 26.900
## 594 43.10 131.70 301.0 99.8 532.5 96.0 26.900
## 595 44.20 133.80 298.4 101.7 533.9 98.0 27.400
## 596 44.10 135.40 295.8 103.0 534.2 NA 27.500
## 597 42.70 130.60 296.1 103.1 529.8 NA 27.700
## 598 NA NA NA NA 280.8 85.0 17.800
## 599 NA NA NA NA 309.0 92.0 18.200
## 600 NA NA NA NA 324.2 87.0 12.700
## 601 NA NA NA NA 329.0 84.0 12.300
## 602 NA NA NA NA 332.8 80.0 11.100
## 603 NA NA NA NA 336.9 75.0 10.700
## 604 NA NA NA NA 339.8 66.0 10.100
## 605 NA NA NA NA 342.0 66.0 10.400
## 606 NA NA NA NA 344.3 65.0 10.300
## 607 NA NA NA NA 337.0 64.0 10.200
## 608 15.00 63.30 224.7 50.6 338.6 64.0 10.500
## 609 15.70 64.60 227.6 48.7 340.9 64.0 10.900
## 610 16.60 65.70 230.9 47.6 344.2 63.0 11.500
## 611 17.40 67.60 233.8 46.8 348.2 63.0 12.500
## 612 18.30 69.70 236.4 47.0 353.1 65.0 13.100
## 613 19.30 71.90 238.7 47.7 358.3 66.0 13.700
## 614 20.40 74.60 239.1 49.1 362.8 65.0 13.800
## 615 20.60 77.80 230.3 49.6 357.7 69.0 14.300
## 616 21.90 80.80 233.7 51.6 366.1 72.0 14.900
## 617 23.40 83.70 236.0 53.8 373.5 77.0 15.300
## 618 24.70 86.60 236.6 56.3 379.5 78.0 16.800
## 619 25.80 89.90 236.1 58.4 384.4 76.0 18.300
## 620 26.30 92.90 233.3 60.9 387.1 76.0 18.600
## 621 26.90 95.90 231.9 63.3 391.1 77.0 18.900
## 622 27.40 98.10 228.9 64.6 391.6 77.0 19.300
## 623 27.00 99.90 227.2 65.3 392.4 NA 19.700
## 624 26.00 96.50 232.4 65.2 394.1 NA 19.600
## 625 NA NA NA NA 215.2 46.0 8.800
## 626 NA NA NA NA 216.3 43.0 8.200
## 627 NA NA NA NA 215.9 43.0 8.100
## 628 11.00 31.60 147.0 38.7 217.3 42.0 7.700
## 629 11.20 32.50 148.1 36.8 217.4 43.0 7.900
## 630 11.50 33.40 149.4 35.4 218.2 43.0 8.100
## 631 11.90 34.80 149.9 34.4 219.1 43.0 8.500
## 632 12.30 36.40 149.8 34.0 220.2 44.0 9.000
## 633 12.90 38.20 149.0 33.9 221.1 44.0 9.400
## 634 13.30 40.30 147.4 33.9 221.6 45.0 9.600
## 635 13.60 43.80 142.8 34.3 220.9 46.0 9.800
## 636 14.00 45.70 140.3 34.6 220.6 46.0 10.500
## 637 14.50 47.60 137.9 35.3 220.8 47.0 11.000
## 638 15.00 49.50 135.1 36.0 220.6 47.0 11.700
## 639 15.40 51.50 132.7 37.1 221.3 48.0 11.800
## 640 15.70 53.50 130.4 38.2 222.1 47.0 12.100
## 641 16.00 55.30 128.9 39.2 223.4 48.0 12.500
## 642 16.50 57.00 127.0 40.1 224.1 48.0 12.600
## 643 16.40 58.10 125.2 40.5 223.8 NA 12.500
## 644 15.90 56.20 127.3 40.4 223.9 NA 12.500
## 645 NA NA NA NA 451.9 184.0 30.500
## 646 NA NA NA NA 476.5 187.0 29.700
## 647 NA NA NA NA 481.4 146.0 20.400
## 648 NA NA NA NA 480.7 139.0 19.100
## 649 NA NA NA NA 481.4 129.0 17.300
## 650 NA NA NA NA 479.3 124.0 15.600
## 651 NA NA NA NA 475.6 116.0 14.600
## 652 NA NA NA NA 472.8 113.0 14.700
## 653 NA NA NA NA 469.3 107.0 14.300
## 654 NA NA NA NA 431.5 106.0 14.400
## 655 19.20 87.20 274.0 66.9 428.1 106.0 14.300
## 656 19.80 87.30 272.9 63.9 424.1 107.0 15.100
## 657 20.60 87.20 271.2 61.6 420.0 107.0 15.700
## 658 21.30 87.90 268.6 59.7 416.2 108.0 16.200
## 659 22.10 89.20 266.1 58.6 413.9 109.0 17.000
## 660 23.20 90.10 263.5 58.2 411.8 109.0 17.500
## 661 28.40 92.00 258.8 58.4 409.2 110.0 18.200
## 662 24.10 96.70 260.4 58.0 434.6 110.0 18.700
## 663 26.20 101.30 268.7 62.0 432.0 111.0 19.600
## 664 26.40 103.70 263.8 62.4 429.9 112.0 20.600
## 665 25.70 109.30 256.5 61.6 427.4 110.0 21.500
## 666 25.40 111.90 252.1 62.0 426.0 113.0 22.700
## 667 25.00 114.00 246.5 64.1 424.6 111.0 24.000
## 668 26.00 117.00 242.0 66.0 425.0 111.0 25.000
## 669 26.90 119.20 237.2 67.6 424.0 112.0 25.400
## 670 27.20 121.00 233.1 68.7 422.8 NA 25.700
## 671 27.10 117.40 233.9 69.1 420.4 NA 26.200
## 672 NA NA NA NA 335.9 124.0 25.200
## 673 NA NA NA NA 356.4 127.0 24.400
## 674 NA NA NA NA 358.1 106.0 16.100
## 675 NA NA NA NA 357.9 102.0 15.200
## 676 NA NA NA NA 357.7 100.0 14.000
## 677 NA NA NA NA 357.8 94.0 12.800
## 678 NA NA NA NA 355.9 90.0 12.400
## 679 NA NA NA NA 353.6 86.0 12.500
## 680 NA NA NA NA 351.5 83.0 12.100
## 681 NA NA NA NA 336.9 82.0 11.900
## 682 13.40 69.30 198.9 44.7 333.8 81.0 12.000
## 683 14.00 69.30 198.3 42.9 310.5 81.0 12.700
## 684 16.30 76.80 217.7 46.2 340.7 82.0 13.500
## 685 17.00 77.60 217.2 45.0 339.8 85.0 14.600
## 686 17.70 78.50 216.3 44.7 339.5 85.0 15.200
## 687 18.30 79.20 215.5 45.1 339.8 89.0 15.200
## 688 18.70 80.10 212.0 45.6 337.7 89.0 15.400
## 689 19.70 83.40 215.2 47.3 345.9 89.0 15.600
## 690 20.60 85.40 214.4 48.7 348.5 89.0 16.300
## 691 21.30 86.80 213.5 50.2 350.5 89.0 16.900
## 692 22.10 88.40 212.6 51.7 352.7 90.0 17.800
## 693 22.70 90.40 211.2 53.7 355.3 97.0 19.000
## 694 23.20 92.10 209.3 56.0 357.4 94.0 20.200
## 695 23.90 93.60 207.2 57.9 358.7 94.0 20.500
## 696 24.50 95.00 205.3 59.2 359.5 96.0 21.000
## 697 24.50 96.40 203.7 60.3 360.4 NA 21.100
## 698 24.10 92.80 206.2 60.4 359.4 NA 21.300
## 699 NA NA NA NA 159.3 50.0 5.800
## 700 NA NA NA NA 158.5 49.0 5.600
## 701 NA NA NA NA 155.5 48.0 5.600
## 702 6.60 34.70 97.2 22.0 153.9 48.0 5.800
## 703 6.90 34.90 96.7 21.2 152.8 48.0 5.900
## 704 7.20 35.00 96.3 20.3 151.6 48.0 6.100
## 705 7.30 35.30 95.9 19.7 150.9 47.0 6.200
## 706 7.60 35.80 95.0 19.6 150.4 47.0 6.400
## 707 7.90 36.00 93.9 19.5 149.4 47.0 6.500
## 708 8.10 36.70 91.9 19.8 148.4 47.0 6.600
## 709 7.70 39.00 86.5 19.3 144.8 47.0 6.800
## 710 7.70 39.40 84.7 19.5 143.6 47.0 7.100
## 711 8.00 39.70 82.6 19.9 142.2 47.0 7.300
## 712 8.30 40.00 80.7 20.3 141.0 47.0 7.400
## 713 8.40 40.40 79.0 20.7 140.1 47.0 8.000
## 714 8.50 40.70 77.4 21.2 139.3 47.0 8.300
## 715 8.80 41.10 75.8 21.7 138.6 40.0 8.300
## 716 9.00 41.30 74.4 21.9 137.6 37.0 8.400
## 717 8.90 41.30 72.9 21.8 136.0 NA 8.400
## 718 8.70 39.60 74.2 21.9 135.7 NA 8.100
## 719 NA NA NA NA 139.5 33.0 4.300
## 720 NA NA NA NA 138.2 33.0 4.400
## 721 NA NA NA NA 126.9 32.0 4.300
## 722 5.60 28.80 77.4 18.9 125.1 32.0 4.400
## 723 5.70 28.70 76.8 18.1 123.6 32.0 4.600
## 724 5.80 28.60 76.3 17.2 122.1 32.0 4.700
## 725 6.00 28.70 75.6 16.5 120.8 36.0 5.100
## 726 6.10 28.90 74.4 16.1 119.4 37.0 5.300
## 727 6.10 29.10 73.1 16.0 118.2 38.0 5.400
## 728 6.20 29.50 71.6 15.9 117.0 38.0 5.500
## 729 5.90 31.80 68.9 15.2 115.9 39.0 5.700
## 730 6.50 34.40 72.2 16.6 123.2 39.0 5.800
## 731 6.80 34.80 70.1 16.9 121.8 39.0 6.000
## 732 7.20 35.00 68.3 17.3 120.6 39.0 6.500
## 733 7.50 35.50 66.6 17.7 119.9 36.0 6.700
## 734 7.70 35.90 65.0 18.2 119.1 34.0 6.800
## 735 8.00 36.20 63.8 18.7 118.7 34.0 6.800
## 736 8.20 36.60 62.5 18.8 117.9 34.0 6.900
## 737 7.90 36.70 61.2 18.9 116.8 NA 6.900
## 738 7.50 35.20 61.6 18.8 115.6 NA 6.600
## 739 NA NA NA NA 1000.0 407.0 60.900
## 740 NA NA NA NA 1028.0 372.0 51.700
## 741 NA NA NA NA 1030.0 304.0 35.200
## 742 NA NA NA NA 1032.0 294.0 33.000
## 743 NA NA NA NA 1031.0 286.0 31.200
## 744 NA NA NA NA 1028.0 274.0 29.600
## 745 NA NA NA NA 1022.0 268.0 29.000
## 746 NA NA NA NA 1016.0 260.0 29.200
## 747 NA NA NA NA 1010.0 256.0 28.700
## 748 NA NA NA NA 1011.4 252.0 28.600
## 749 46.10 227.10 629.7 147.4 1004.2 252.0 28.900
## 750 47.20 227.40 629.4 142.3 999.1 249.0 29.800
## 751 48.30 227.90 625.9 137.9 991.7 244.0 31.000
## 752 49.80 230.10 621.9 134.3 986.3 245.0 32.400
## 753 50.80 233.20 617.5 133.2 983.9 250.0 34.200
## 754 52.60 236.40 612.2 133.3 981.9 250.0 35.700
## 755 53.90 240.60 603.8 135.2 979.6 251.0 34.600
## 756 59.20 251.80 624.9 144.1 1020.8 253.0 34.500
## 757 60.70 255.10 618.2 145.4 1018.7 254.0 35.200
## 758 61.90 258.90 611.3 148.6 1018.8 259.0 37.800
## 759 64.10 262.30 603.6 152.1 1018.0 257.0 40.900
## 760 65.20 265.90 595.8 155.8 1017.5 254.0 45.400
## 761 65.30 269.20 587.5 159.5 1016.1 218.0 46.900
## 762 65.70 271.80 581.3 162.4 1015.6 219.0 48.500
## 763 66.40 274.50 575.1 163.9 1013.5 220.0 48.600
## 764 66.10 277.10 571.9 164.5 1013.5 NA 48.700
## 765 64.50 266.80 578.3 163.9 1009.0 NA 49.600
## 766 NA NA NA NA 290.5 63.0 9.100
## 767 NA NA NA NA 286.8 64.0 9.200
## 768 NA NA NA NA 313.2 64.0 9.200
## 769 15.30 62.30 199.5 48.7 310.5 58.0 9.600
## 770 15.40 63.00 199.7 46.7 309.4 57.0 9.700
## 771 15.50 64.20 199.4 44.9 308.5 56.0 9.900
## 772 15.40 65.60 198.3 43.4 307.3 56.0 10.700
## 773 15.60 67.60 196.4 42.4 306.4 57.0 10.500
## 774 15.90 69.20 194.4 42.0 305.6 62.0 11.200
## 775 16.20 71.30 191.2 42.2 304.7 63.0 11.900
## 776 18.60 70.90 196.7 46.6 327.5 65.0 12.000
## 777 20.00 75.30 202.9 49.3 327.6 65.0 12.300
## 778 19.80 77.70 200.2 49.5 327.4 65.0 13.100
## 779 19.80 79.60 197.3 49.9 326.8 65.0 13.300
## 780 19.50 81.70 194.8 50.1 326.6 68.0 14.500
## 781 19.10 83.80 191.5 50.6 325.9 69.0 15.300
## 782 19.30 85.40 189.6 51.0 326.1 67.0 15.900
## 783 19.30 86.80 186.9 51.5 325.2 55.0 15.600
## 784 19.10 87.80 184.4 51.4 323.6 NA 15.500
## 785 18.90 85.10 187.7 51.1 323.9 NA 15.900
## 786 NA NA NA NA 124.1 29.0 3.200
## 787 NA NA NA NA 122.7 29.0 3.200
## 788 NA NA NA NA 127.9 29.0 3.300
## 789 5.50 27.90 78.5 19.2 125.6 28.0 3.400
## 790 5.70 27.90 77.6 18.2 123.7 28.0 3.500
## 791 5.80 27.80 76.6 17.4 121.8 29.0 3.500
## 792 5.90 27.90 75.4 16.7 120.0 29.0 4.000
## 793 6.00 28.20 74.1 16.2 118.5 30.0 4.200
## 794 6.10 28.30 73.0 16.0 117.3 30.0 4.500
## 795 6.30 28.70 71.5 15.8 116.0 29.0 4.600
## 796 7.00 31.00 71.3 17.0 119.3 30.0 4.700
## 797 7.10 31.30 69.8 16.9 118.0 30.0 4.800
## 798 7.00 31.60 68.2 16.9 116.7 31.0 5.000
## 799 6.90 31.90 66.1 17.0 115.1 31.0 5.300
## 800 6.70 32.20 64.2 17.0 113.4 31.0 5.500
## 801 6.60 32.60 62.7 17.2 112.5 28.0 5.500
## 802 6.60 32.80 61.6 17.4 111.8 26.0 5.500
## 803 6.70 33.00 60.6 17.5 111.1 26.0 5.500
## 804 6.70 33.30 59.5 17.6 110.3 NA 5.500
## 805 6.40 32.00 60.4 17.5 109.9 NA 5.400
## 806 NA NA NA NA 274.8 120.0 24.600
## 807 NA NA NA NA 298.0 127.0 24.100
## 808 NA NA NA NA 306.3 94.0 14.500
## 809 NA NA NA NA 307.5 90.0 14.100
## 810 NA NA NA NA 309.3 80.0 13.500
## 811 NA NA NA NA 310.8 79.0 13.200
## 812 NA NA NA NA 308.7 79.0 12.800
## 813 NA NA NA NA 307.2 78.0 12.800
## 814 NA NA NA NA 305.2 78.0 13.000
## 815 NA NA NA NA 293.0 78.0 13.300
## 816 15.40 51.10 192.0 47.4 290.5 78.0 13.800
## 817 16.10 51.40 191.1 45.9 288.4 78.0 14.300
## 818 16.80 51.70 190.6 44.7 287.0 78.0 14.800
## 819 17.50 52.70 189.7 43.9 286.3 80.0 15.300
## 820 18.00 53.80 188.8 43.6 286.2 80.0 15.700
## 821 18.30 54.90 187.2 44.1 286.2 82.0 16.200
## 822 18.70 56.90 183.9 45.2 286.0 82.0 16.600
## 823 20.30 62.30 191.6 48.5 302.4 82.0 16.800
## 824 20.80 63.90 190.8 49.6 304.3 83.0 17.800
## 825 21.50 65.50 189.8 51.2 306.5 84.0 18.600
## 826 22.60 67.10 188.2 52.9 308.2 86.0 19.900
## 827 23.80 68.90 187.0 55.2 311.1 85.0 20.400
## 828 24.90 70.80 183.5 58.4 312.7 88.0 21.400
## 829 26.10 72.20 179.9 60.9 313.0 89.0 21.700
## 830 27.20 73.40 176.8 62.2 312.4 90.0 22616.000
## 831 27.40 74.30 174.4 63.1 311.8 NA 23534.000
## 832 26.90 71.50 175.7 63.1 310.3 NA 25130.000
## 833 NA NA NA NA 323.3 87.0 13.700
## 834 NA NA NA NA 322.7 88.0 13.500
## 835 NA NA NA NA 311.9 88.0 13.700
## 836 16.60 56.40 202.6 51.8 310.8 88.0 13.700
## 837 17.20 56.70 202.7 50.1 309.5 88.0 13.800
## 838 17.90 57.00 202.9 48.5 308.4 88.0 14.600
## 839 18.50 58.00 202.0 47.8 307.8 88.0 15.100
## 840 19.20 59.20 201.2 47.6 308.0 88.0 15.600
## 841 19.80 60.30 200.6 48.1 309.0 89.0 16.200
## 842 20.50 62.00 198.9 49.3 310.2 89.0 16.700
## 843 21.30 66.10 196.1 50.7 312.9 91.0 17.400
## 844 22.00 67.30 195.2 52.1 314.6 92.0 18.200
## 845 22.70 68.70 193.3 53.8 315.7 93.0 18.900
## 846 23.70 70.00 191.1 55.7 316.8 95.0 19.800
## 847 24.40 71.70 188.9 57.5 318.1 84.0 21.000
## 848 25.00 73.10 185.6 59.8 318.5 84.0 22.800
## 849 25.90 74.50 182.6 61.8 318.9 81.0 22.900
## 850 26.40 75.60 179.6 62.8 318.0 81.0 23372.000
## 851 26.20 76.70 176.9 62.9 316.5 NA 23331.000
## 852 25.00 73.50 178.7 62.6 314.8 NA 23597.000
## 853 NA NA NA NA 899.7 272.0 49.700
## 854 NA NA NA NA 949.8 282.0 48.000
## 855 NA NA NA NA 978.9 221.0 33.000
## 856 NA NA NA NA 980.1 196.0 28.600
## 857 NA NA NA NA 978.1 192.0 27.900
## 858 NA NA NA NA 978.5 186.0 25.700
## 859 NA NA NA NA 977.7 180.0 24.700
## 860 NA NA NA NA 976.9 170.0 24.000
## 861 NA NA NA NA 976.5 176.0 24.900
## 862 NA NA NA NA 848.8 174.0 24.500
## 863 33.90 189.40 542.5 117.9 849.8 172.0 24.900
## 864 35.80 190.50 544.8 113.5 848.8 171.0 25.700
## 865 37.80 191.00 545.5 109.8 846.3 171.0 25.900
## 866 39.90 193.00 540.2 107.5 840.7 175.0 27.500
## 867 41.90 196.20 536.5 107.2 839.9 171.0 27.900
## 868 44.30 198.90 536.4 108.2 843.5 177.0 29.900
## 869 46.90 203.30 533.3 111.0 847.6 180.0 30.900
## 870 48.50 239.90 618.8 120.8 979.5 180.0 32.100
## 871 50.50 244.80 622.7 123.8 991.3 182.0 34.200
## 872 53.50 250.20 625.0 128.4 1003.6 185.0 37.100
## 873 57.30 255.70 624.9 134.0 1014.6 182.0 38.600
## 874 60.50 260.90 623.1 139.6 1023.6 194.0 42.700
## 875 63.10 266.60 619.0 146.8 1032.4 199.0 46.800
## 876 66.90 271.50 614.5 153.8 1039.8 195.0 50.000
## 877 70.50 275.80 611.9 159.8 1047.5 200.0 52237.000
## 878 72.10 280.60 608.4 165.1 1054.1 NA 53874.000
## 879 72.30 271.20 618.6 168.5 1058.3 NA 56324.000
## 880 NA NA NA NA 1418.0 517.0 95.300
## 881 NA NA NA NA 1451.0 513.0 82.300
## 882 NA NA NA NA 1381.0 419.0 51.600
## 883 NA NA NA NA 1376.0 401.0 47.400
## 884 NA NA NA NA 1373.0 375.0 44.800
## 885 NA NA NA NA 1370.0 369.0 45.000
## 886 NA NA NA NA 1362.0 358.0 44.100
## 887 NA NA NA NA 1351.7 352.0 43.300
## 888 NA NA NA NA 1340.9 345.0 43.200
## 889 NA NA NA NA 1311.3 343.0 43.300
## 890 58.00 288.90 818.4 189.5 1296.8 334.0 43.300
## 891 60.10 288.70 818.5 182.3 1289.5 332.0 43.600
## 892 61.60 288.80 818.5 176.3 1283.6 330.0 44.300
## 893 63.60 291.30 814.7 172.3 1286.4 329.0 45.500
## 894 65.20 294.10 809.7 170.9 1282.7 329.0 46.600
## 895 67.10 296.30 804.7 171.5 1280.4 332.0 48.200
## 896 69.80 301.20 795.7 174.1 1278.8 333.0 49.400
## 897 70.00 307.60 771.9 173.0 1261.6 337.0 52.200
## 898 72.60 312.00 774.3 177.3 1263.6 339.0 55.000
## 899 75.50 314.90 771.3 182.6 1268.8 345.0 58.100
## 900 79.20 318.80 765.6 188.3 1272.7 348.0 61.100
## 901 82.70 323.80 758.7 194.1 1276.6 361.0 64.800
## 902 85.20 327.50 746.5 201.5 1275.5 330.0 69.900
## 903 88.10 330.70 732.2 207.4 1270.2 334.0 71.800
## 904 90.90 333.60 722.1 211.8 1267.5 320.0 73.200
## 905 91.60 335.60 711.4 214.8 1261.8 NA 74.800
## 906 91.50 325.30 728.0 218.5 1271.8 NA 75.300
## 907 NA NA NA NA 109.6 37.0 4.500
## 908 NA NA NA NA 109.0 36.0 4.300
## 909 NA NA NA NA 109.4 35.0 4.300
## 910 5.60 18.70 72.1 17.6 108.4 35.0 4.300
## 911 5.50 18.90 71.9 16.8 107.6 34.0 4.500
## 912 5.70 19.10 71.5 16.2 106.8 34.0 4.600
## 913 5.80 19.60 70.8 15.9 106.3 33.0 4.700
## 914 6.00 20.20 70.1 15.8 106.1 33.0 4.600
## 915 6.20 20.70 69.3 15.8 105.8 33.0 4.800
## 916 6.20 21.30 68.2 15.8 105.3 33.0 4.700
## 917 6.30 22.50 67.9 15.8 106.2 33.0 4.900
## 918 6.50 23.20 66.7 15.8 105.7 33.0 4.800
## 919 6.60 23.90 65.2 16.2 105.3 33.0 5.200
## 920 6.90 24.70 63.8 16.6 105.1 33.0 5.300
## 921 7.10 25.40 62.6 16.9 104.8 33.0 5.300
## 922 7.20 26.10 61.3 17.4 104.8 35.0 5.800
## 923 7.40 26.60 60.1 17.8 104.5 35.0 5.900
## 924 7.50 27.10 59.0 18.1 104.1 35.0 6.000
## 925 7.60 27.60 58.1 18.2 103.9 NA 6.100
## 926 7.40 26.60 59.0 18.3 104.0 NA 6.000
## 927 NA NA NA NA 285.7 86.0 9.900
## 928 NA NA NA NA 283.6 84.0 9.600
## 929 NA NA NA NA 261.3 82.0 9.600
## 930 12.00 56.80 162.8 39.1 258.7 77.0 9.100
## 931 12.10 56.90 161.7 37.1 255.7 77.0 9.700
## 932 12.10 56.90 160.1 35.5 252.5 80.0 9.800
## 933 12.20 57.60 158.0 34.3 258.6 79.0 10.000
## 934 12.30 58.30 155.6 33.6 256.1 78.0 10.100
## 935 12.50 59.20 153.2 33.6 254.4 77.0 10.100
## 936 12.90 60.50 150.1 33.7 252.7 77.0 10.400
## 937 12.60 62.60 145.2 32.8 250.9 77.0 10.600
## 938 13.40 66.30 148.4 34.6 249.3 77.0 10.900
## 939 14.00 67.00 145.9 35.1 248.0 77.0 11.500
## 940 14.50 67.60 143.1 35.5 246.1 77.0 11.900
## 941 14.80 68.40 140.2 36.0 244.6 77.0 12.400
## 942 15.00 69.20 137.4 36.8 243.4 78.0 13.000
## 943 15.50 69.80 134.6 37.6 242.0 78.0 13.200
## 944 15.90 70.40 132.3 38.1 240.7 77.0 13.400
## 945 15.70 70.60 130.5 38.3 239.4 NA 13.500
## 946 15.30 67.90 132.7 38.3 238.8 NA 13.200
## 947 NA NA NA NA 475.7 244.0 30.800
## 948 NA NA NA NA 480.0 237.0 28.100
## 949 NA NA NA NA 469.2 170.0 18.100
## 950 NA NA NA NA 466.6 172.0 18.200
## 951 NA NA NA NA 463.8 161.0 16.600
## 952 NA NA NA NA 460.7 148.0 15.600
## 953 NA NA NA NA 456.4 141.0 14.600
## 954 NA NA NA NA 452.1 135.0 14.500
## 955 NA NA NA NA 447.1 128.0 13.800
## 956 NA NA NA NA 431.7 124.0 14.600
## 957 18.40 98.10 265.5 60.8 424.4 124.0 14.800
## 958 19.10 97.60 262.4 58.2 418.2 124.0 14.900
## 959 19.70 97.10 259.8 56.2 413.1 124.0 15.300
## 960 20.40 97.60 257.0 54.4 409.0 125.0 15.900
## 961 21.10 98.60 254.1 53.8 406.5 125.0 16.200
## 962 21.50 99.00 251.8 53.7 404.5 125.0 16.300
## 963 22.10 100.30 248.3 54.5 403.1 127.0 17.000
## 964 23.10 103.20 248.9 56.3 408.4 129.0 17.300
## 965 23.70 103.90 247.5 57.4 408.8 130.0 17.700
## 966 24.40 104.60 245.5 59.0 409.1 130.0 18.400
## 967 25.50 105.40 243.0 60.8 409.2 134.0 19.700
## 968 26.50 106.50 240.1 62.7 409.3 135.0 20.800
## 969 27.00 107.40 235.8 64.8 408.0 136.0 21.500
## 970 27.70 107.90 232.4 66.6 406.9 137.0 22.200
## 971 28.00 108.40 230.3 67.4 406.1 136.0 22.600
## 972 27.90 108.90 228.2 68.0 405.1 NA 23.100
## 973 27.20 104.40 232.4 67.8 404.6 NA 23.400
## 974 NA NA NA NA 602.7 205.0 39.300
## 975 NA NA NA NA 587.3 206.0 36.400
## 976 NA NA NA NA 583.0 188.0 26.800
## 977 NA NA NA NA 587.1 182.0 25.700
## 978 NA NA NA NA 590.5 170.0 24.500
## 979 NA NA NA NA 592.4 159.0 23.100
## 980 NA NA NA NA 589.7 152.0 21.900
## 981 NA NA NA NA 587.2 146.0 22.300
## 982 NA NA NA NA 582.8 143.0 21.500
## 983 NA NA NA NA 593.6 142.0 21.300
## 984 33.50 99.20 384.9 104.4 588.5 137.0 21.700
## 985 34.80 98.90 382.2 101.4 582.5 129.0 22.100
## 986 36.30 99.40 379.9 98.8 578.1 124.0 22.800
## 987 37.90 101.20 377.5 97.2 575.9 124.0 24.200
## 988 39.30 103.50 375.0 97.3 575.8 124.0 24.300
## 989 41.40 105.40 374.9 99.0 579.3 123.0 25.600
## 990 43.30 107.80 371.5 101.4 580.7 125.0 25.700
## 991 41.00 113.20 377.9 98.9 589.9 124.0 25.600
## 992 42.20 115.60 380.8 101.5 597.8 124.0 25.600
## 993 44.70 118.00 383.2 104.9 606.1 130.0 27.000
## 994 47.60 120.40 383.9 108.6 613.0 137.0 31.000
## 995 50.10 123.00 384.5 112.6 620.1 138.0 33.700
## 996 51.80 125.30 380.3 117.8 623.4 143.0 40.800
## 997 53.70 127.20 374.7 121.8 623.7 144.0 40.700
## 998 55.70 128.90 369.8 125.2 623.9 149.0 41600.000
## 999 56.00 130.20 365.3 127.9 623.5 NA 42533.000
## 1000 55.30 124.90 370.0 128.7 623.6 NA 42342.000
## 1001 NA NA NA NA 269.0 86.0 11.500
## 1002 NA NA NA NA 267.5 75.0 10.200
## 1003 NA NA NA NA 251.2 79.0 10.500
## 1004 13.10 48.50 154.4 42.6 249.6 87.0 11.500
## 1005 13.60 49.30 157.0 41.6 247.9 81.0 11.000
## 1006 14.00 49.40 156.2 40.1 245.7 80.0 11.200
## 1007 14.30 50.00 155.2 38.9 244.1 81.0 11.800
## 1008 14.50 50.70 153.5 38.3 242.5 80.0 12.200
## 1009 14.80 51.40 151.9 38.2 241.5 78.0 12.200
## 1010 15.10 52.50 149.7 38.4 240.6 78.0 12.500
## 1011 15.00 52.20 143.7 37.4 233.4 77.0 12.600
## 1012 15.40 52.90 141.7 38.0 232.5 77.0 13.000
## 1013 16.00 53.50 139.2 38.7 231.3 77.0 13.600
## 1014 16.80 54.10 136.1 39.4 229.6 77.0 14.300
## 1015 17.10 54.70 132.7 40.1 227.5 85.0 14.400
## 1016 17.30 55.30 130.1 41.4 226.8 87.0 15.400
## 1017 17.70 55.80 128.1 42.4 226.4 82.0 15.600
## 1018 18.10 56.20 126.6 43.0 225.8 82.0 16003.000
## 1019 17.80 56.80 125.5 43.1 225.5 NA 16156.000
## 1020 17.30 54.60 127.1 42.9 224.6 NA 16018.000
## 1021 NA NA NA NA 278.8 61.0 9.800
## 1022 NA NA NA NA 278.1 60.0 9.600
## 1023 NA NA NA NA 259.3 60.0 9.900
## 1024 14.50 46.30 164.0 47.6 257.9 58.0 9.700
## 1025 15.00 46.50 164.2 45.9 256.6 58.0 10.100
## 1026 15.70 46.80 163.9 44.2 254.9 57.0 10.400
## 1027 16.10 47.40 162.9 42.8 253.1 58.0 10.900
## 1028 16.20 48.20 161.9 41.9 252.0 58.0 11.300
## 1029 16.60 48.90 160.4 41.7 251.0 58.0 11.300
## 1030 16.90 50.10 157.7 41.9 249.7 60.0 11.300
## 1031 17.00 51.90 152.5 42.0 246.3 60.0 11.500
## 1032 17.40 52.60 149.3 42.0 243.9 61.0 12.200
## 1033 17.70 53.20 145.7 42.4 241.3 64.0 12.900
## 1034 18.10 54.00 141.9 43.0 238.8 65.0 13.800
## 1035 18.20 54.70 138.4 43.1 236.3 65.0 15.100
## 1036 17.90 55.50 134.9 43.7 234.1 65.0 15.400
## 1037 17.50 56.10 131.7 43.8 231.6 62.0 15.600
## 1038 17.20 56.60 128.9 43.8 229.3 62.0 15686.000
## 1039 16.70 57.10 126.8 43.6 227.5 NA 15476.000
## 1040 16.10 54.70 128.3 43.2 226.3 NA 15389.000
## 1041 NA NA NA NA 103.3 26.0 3.700
## 1042 NA NA NA NA 102.9 24.0 3.600
## 1043 NA NA NA NA 106.6 24.0 4.100
## 1044 NA NA NA NA 106.7 24.0 4.200
## 1045 NA NA NA NA 100.6 23.0 4.000
## 1046 NA NA NA NA 100.2 23.0 4.100
## 1047 NA NA NA NA 0.3 NA NA
## 1048 0.02 0.02 0.2 0.1 0.3 NA NA
## 1049 0.02 0.02 0.2 0.1 0.3 NA NA
## 1050 0.02 0.03 0.2 0.1 0.3 NA NA
## 1051 0.02 0.03 0.2 0.1 0.3 NA NA
## 1052 0.02 0.03 0.2 0.1 0.4 NA NA
## 1053 0.02 0.04 0.3 0.1 0.4 NA NA
## 1054 0.02 0.04 0.4 0.1 0.5 NA NA
## 1055 0.10 0.10 1.7 0.8 2.6 NA NA
## 1056 0.40 0.30 2.0 1.1 3.4 NA NA
## 1057 0.50 0.40 2.3 1.4 4.1 1.0 0.300
## 1058 0.60 0.50 2.8 1.5 4.8 1.0 0.300
## 1059 0.70 0.60 3.4 1.8 5.8 2.0 0.300
## 1060 0.60 0.80 4.1 1.9 6.8 5.0 0.400
## 1061 0.80 1.00 4.6 2.2 7.8 4.0 0.400
## 1062 0.80 1.10 4.8 2.8 8.7 4.0 0.500
## 1063 1.10 1.40 6.0 2.9 10.3 NA 0.500
## 1064 1.20 1.70 7.1 3.4 12.2 NA 0.700
## 1065 NA NA NA NA 18.0 NA NA
## 1066 NA NA NA NA 71.7 7.0 0.185
## 1067 NA NA NA NA 75.0 7.0 0.275
## 1068 NA NA NA NA 76.2 7.0 0.290
## 1069 NA NA NA NA 77.0 7.0 0.366
## 1070 NA NA NA NA 77.9 7.0 0.575
## 1071 NA NA NA NA 113.4 7.0 0.499
## 1072 NA NA NA NA 115.0 6.0 0.595
## 1073 NA NA NA NA 125.1 5.0 0.615
## 1074 15.20 9.50 75.4 42.3 127.2 4.0 0.583
## 1075 14.40 9.80 77.5 41.5 128.8 5.0 0.668
## 1076 13.50 10.10 79.7 40.4 130.2 5.0 0.848
## 1077 12.30 10.50 82.5 39.2 132.2 5.0 0.880
## 1078 11.90 11.10 84.1 39.1 134.3 5.0 0.990
## 1079 12.10 11.70 86.5 38.8 137.0 7.0 0.985
## 1080 12.90 12.40 88.0 38.8 139.2 6.0 0.985
## 1081 11.60 8.90 59.5 30.3 98.7 5.0 1.100
## 1082 12.60 9.70 61.4 31.3 102.4 5.0 1.000
## 1083 13.30 10.60 63.2 32.0 105.8 6.0 1.300
## 1084 13.50 11.60 65.1 32.5 109.2 10.0 1.600
## 1085 14.00 12.80 67.1 33.3 113.2 10.0 2.000
## 1086 14.10 13.80 69.0 33.2 116.0 12.0 2.400
## 1087 13.80 14.90 69.7 33.3 117.9 13.0 2.800
## 1088 12.80 15.90 70.6 33.3 119.8 NA 3.100
## 1089 12.00 17.00 71.7 33.6 122.3 NA 3.300
## 1090 NA NA NA NA 385.1 129.0 22.900
## 1091 NA NA NA NA 405.8 156.0 21.600
## 1092 NA NA NA NA 421.4 139.0 14.600
## 1093 NA NA NA NA 423.3 123.0 13.100
## 1094 NA NA NA NA 425.6 116.0 12.900
## 1095 NA NA NA NA 426.5 111.0 12.300
## 1096 NA NA NA NA 423.7 106.0 11.800
## 1097 NA NA NA NA 421.0 103.0 11.700
## 1098 NA NA NA NA 418.2 97.0 11.500
## 1099 NA NA NA NA 430.0 96.0 11.700
## 1100 18.10 90.00 276.3 61.5 427.8 95.0 12.000
## 1101 19.00 90.50 276.4 58.7 425.6 92.0 12.200
## 1102 19.40 91.20 275.9 56.6 423.7 94.0 12.800
## 1103 19.90 92.90 274.3 55.1 422.3 94.0 13.200
## 1104 20.30 95.10 272.1 54.5 421.7 94.0 13.700
## 1105 21.30 96.70 269.1 54.7 420.5 97.0 14.900
## 1106 22.20 98.90 264.7 55.6 419.2 101.0 15.700
## 1107 24.30 102.20 269.7 59.7 431.5 103.0 16.200
## 1108 24.90 104.70 267.9 61.0 433.5 103.0 16.800
## 1109 26.20 107.70 269.7 64.0 441.4 104.0 17.800
## 1110 27.90 110.60 270.8 67.1 448.5 104.0 20.000
## 1111 29.00 113.50 270.1 69.9 453.5 100.0 22.800
## 1112 30.30 116.60 269.6 73.4 459.6 102.0 24.600
## 1113 32.10 119.50 270.8 466.8 467.3 104.0 25.900
## 1114 34.00 122.40 272.6 80.0 475.1 101.0 26.700
## 1115 34.90 125.20 274.3 82.9 482.4 NA 27.600
## 1116 35.40 127.90 276.5 84.9 489.3 NA 28.700
## 1117 NA NA NA NA 438.7 157.0 25.800
## 1118 NA NA NA NA 454.3 165.0 23.800
## 1119 NA NA NA NA 456.2 135.0 18.100
## 1120 NA NA NA NA 456.7 129.0 17.200
## 1121 NA NA NA NA 455.9 127.0 15.900
## 1122 NA NA NA NA 456.2 124.0 14.600
## 1123 NA NA NA NA 454.1 118.0 14.300
## 1124 NA NA NA NA 451.6 109.0 14.200
## 1125 NA NA NA NA 449.1 108.0 13.900
## 1126 NA NA NA NA 408.9 107.0 13.900
## 1127 18.20 90.10 254.6 58.7 403.4 108.0 14.200
## 1128 19.40 90.30 259.2 57.2 406.7 108.0 14.600
## 1129 20.30 90.10 260.0 55.5 405.6 108.0 14.900
## 1130 21.10 90.60 260.5 54.4 405.5 108.0 15.600
## 1131 21.90 91.60 261.5 54.2 407.3 108.0 16.000
## 1132 22.50 92.20 262.2 54.6 409.0 100.0 16.500
## 1133 23.00 93.70 261.1 55.6 410.4 89.0 17.000
## 1134 21.90 100.10 249.8 54.1 404.0 85.0 17.600
## 1135 22.70 101.70 249.5 55.7 406.9 86.0 18.200
## 1136 24.00 103.00 248.1 57.8 408.9 84.0 19.200
## 1137 25.60 104.20 246.7 60.1 411.0 90.0 19.800
## 1138 26.90 106.30 245.3 62.4 414.0 113.0 20.700
## 1139 27.90 108.10 243.1 65.2 416.4 110.0 21.900
## 1140 29.10 109.90 241.3 68.2 419.4 110.0 22.800
## 1141 30.10 111.30 238.9 69.9 420.1 109.0 23.100
## 1142 30.10 112.60 237.5 70.8 420.9 NA 22.800
## 1143 29.70 108.60 244.3 72.2 425.1 NA 23.100
## 1144 NA NA NA NA 301.1 106.0 20.400
## 1145 NA NA NA NA 364.9 110.0 19.200
## 1146 NA NA NA NA 363.1 105.0 11.900
## 1147 NA NA NA NA 363.1 88.0 10.100
## 1148 NA NA NA NA 362.4 83.0 9.200
## 1149 NA NA NA NA 358.8 79.0 8.800
## 1150 NA NA NA NA 355.4 78.0 8.500
## 1151 NA NA NA NA 352.4 77.0 8.700
## 1152 NA NA NA NA 349.3 77.0 8.800
## 1153 NA NA NA NA 334.8 68.0 8.700
## 1154 14.30 72.20 212.0 47.4 331.6 68.0 9.200
## 1155 15.00 72.80 211.3 45.4 329.4 75.0 10.000
## 1156 15.60 73.60 211.6 43.9 329.1 75.0 10.600
## 1157 16.00 74.70 210.1 42.7 327.5 77.0 11.400
## 1158 16.50 76.20 208.5 42.2 326.9 78.0 11.900
## 1159 17.10 77.60 206.8 42.6 327.0 78.0 12.500
## 1160 17.70 79.70 204.7 43.2 327.6 78.0 13.200
## 1161 16.50 84.10 199.5 40.9 324.5 79.0 13.700
## 1162 17.10 86.20 198.3 41.9 326.4 79.0 14.300
## 1163 18.20 88.90 198.3 44.2 331.4 79.0 15.200
## 1164 19.30 90.70 197.4 46.1 334.2 82.0 16.200
## 1165 20.40 92.90 201.7 48.3 342.9 82.0 17.500
## 1166 20.80 94.90 196.8 50.3 342.0 61.0 18.100
## 1167 21.80 96.40 193.6 51.9 341.9 60.0 19.300
## 1168 22.90 97.70 190.0 53.2 340.9 60.0 18.900
## 1169 23.30 98.40 184.4 53.9 336.7 NA 19.500
## 1170 23.40 94.40 183.4 54.2 332.0 NA 20.200
## 1171 NA NA NA NA 107.8 24.0 3.300
## 1172 NA NA NA NA 107.9 24.0 3.200
## 1173 NA NA NA NA 105.7 23.0 3.100
## 1174 4.80 23.20 66.6 15.7 105.5 23.0 3.400
## 1175 4.90 23.60 66.7 15.0 105.3 22.0 3.600
## 1176 5.20 24.00 66.7 14.7 105.4 22.0 3.800
## 1177 5.40 24.60 66.5 14.3 105.4 22.0 4.100
## 1178 5.60 25.20 66.0 14.3 105.5 22.0 4.300
## 1179 5.80 25.70 65.4 14.4 105.5 22.0 4.600
## 1180 6.10 26.20 64.6 14.8 105.6 22.0 4.700
## 1181 5.70 26.60 63.9 14.2 104.7 21.0 4.800
## 1182 6.00 27.10 63.4 14.9 105.4 21.0 4.800
## 1183 6.30 27.50 62.9 15.6 106.0 22.0 5.100
## 1184 6.80 28.10 62.7 16.5 107.3 23.0 5.400
## 1185 7.40 29.00 62.9 17.5 109.4 23.0 5.700
## 1186 8.00 29.70 62.7 19.0 111.4 23.0 6.000
## 1187 8.90 30.40 63.0 20.2 113.6 22.0 6.100
## 1188 9.50 31.10 62.7 21.2 115.0 22.0 6.200
## 1189 9.90 31.90 64.0 22.3 118.2 NA 7.000
## 1190 9.50 30.70 65.0 21.7 117.4 NA 7.300
## 1191 NA NA NA NA 263.3 80.0 17.800
## 1192 NA NA NA NA 289.5 80.0 17.100
## 1193 NA NA NA NA 219.1 61.0 9.900
## 1194 NA NA NA NA 215.9 58.0 9.000
## 1195 NA NA NA NA 213.1 57.0 8.500
## 1196 NA NA NA NA 210.9 53.0 7.700
## 1197 NA NA NA NA 208.4 52.0 7.500
## 1198 NA NA NA NA 206.9 51.0 7.600
## 1199 NA NA NA NA 205.5 51.0 7.600
## 1200 NA NA NA NA 198.0 52.0 7.500
## 1201 10.80 26.20 137.6 32.8 196.6 52.0 7.700
## 1202 11.10 27.00 137.2 31.8 196.0 51.0 7.900
## 1203 11.40 27.80 136.5 30.9 195.2 50.0 8.000
## 1204 11.80 30.00 135.7 30.4 195.1 49.0 8.326
## 1205 12.20 30.30 134.3 30.3 194.9 49.0 8.392
## 1206 12.60 31.30 132.4 30.4 194.1 49.0 8.434
## 1207 12.90 32.50 130.9 31.0 194.4 49.0 8.534
## 1208 11.60 32.10 118.7 28.9 179.7 49.0 8.550
## 1209 11.80 32.70 117.9 29.2 179.8 47.0 8.200
## 1210 12.00 33.30 118.6 29.7 181.6 48.0 8.800
## 1211 12.40 34.00 118.4 30.3 182.7 48.0 9.300
## 1212 12.80 34.50 115.6 30.9 181.0 52.0 9.300
## 1213 13.20 35.20 114.1 31.7 181.0 53.0 9.600
## 1214 13.60 35.90 112.2 32.4 180.5 53.0 9.800
## 1215 13.90 36.50 111.8 32.9 181.2 53.0 10.000
## 1216 13.90 37.10 111.2 32.9 181.2 NA 10.400
## 1217 13.40 35.40 111.3 32.9 179.6 NA 10.500
## 1218 NA NA NA NA 554.6 222.0 35.300
## 1219 NA NA NA NA 548.0 244.0 31.900
## 1220 NA NA NA NA 538.3 203.0 21.200
## 1221 NA NA NA NA 537.0 183.0 18.600
## 1222 NA NA NA NA 535.3 177.0 17.500
## 1223 NA NA NA NA 533.7 164.0 16.700
## 1224 NA NA NA NA 530.7 160.0 16.200
## 1225 NA NA NA NA 528.0 155.0 16.100
## 1226 NA NA NA NA 527.1 153.0 16.100
## 1227 NA NA NA NA 529.9 151.0 16.300
## 1228 23.80 88.10 318.2 73.9 525.6 149.0 17.300
## 1229 27.60 97.50 345.6 79.5 522.6 149.0 18.000
## 1230 28.90 98.20 344.1 77.8 520.1 150.0 19.100
## 1231 30.20 99.90 343.1 76.8 519.8 151.0 20.100
## 1232 31.40 102.00 341.1 76.9 520.0 151.0 20.700
## 1233 32.80 104.20 338.5 77.9 520.6 155.0 21.300
## 1234 34.00 107.00 334.6 79.6 521.2 157.0 22.100
## 1235 34.70 110.90 339.5 82.3 532.7 158.0 22.500
## 1236 35.60 114.10 338.4 83.8 536.3 161.0 24.000
## 1237 36.00 117.10 336.6 86.4 540.1 167.0 25.600
## 1238 37.20 120.00 334.9 89.1 544.0 169.0 27.400
## 1239 38.10 123.20 333.9 92.1 549.2 171.0 28.300
## 1240 38.80 126.50 331.6 95.0 553.1 174.0 29.200
## 1241 39.70 129.80 329.5 97.6 556.9 174.0 29.900
## 1242 40.50 132.70 326.9 99.4 559.0 174.0 30.700
## 1243 40.50 134.80 323.9 100.0 558.7 NA 31.300
## 1244 39.20 129.90 327.2 99.3 556.4 NA 31.300
## 1245 NA NA NA NA 164.4 46.0 4.600
## 1246 NA NA NA NA 162.0 46.0 4.700
## 1247 NA NA NA NA 159.4 46.0 4.600
## 1248 NA NA NA NA 157.4 46.0 4.800
## 1249 NA NA NA NA 155.8 46.0 5.100
## 1250 NA NA NA NA 154.0 46.0 5.200
## 1251 NA NA NA NA 137.4 46.0 5.600
## 1252 NA NA NA NA 136.4 42.0 5.000
## 1253 NA NA NA NA 135.5 41.0 5.300
## 1254 NA NA NA NA 134.5 41.0 5.600
## 1255 NA NA NA NA 134.3 42.0 5.600
## 1256 10.20 30.10 78.1 24.4 132.6 45.0 6.400
## 1257 10.40 30.50 76.1 25.1 131.7 45.0 6.800
## 1258 10.80 30.80 74.2 25.7 130.7 41.0 7.300
## 1259 11.00 31.50 72.5 26.2 130.2 42.0 7.900
## 1260 10.90 31.80 70.5 26.7 129.0 42.0 7.800
## 1261 10.90 32.10 69.1 26.9 128.1 42.0 7.700
## 1262 10.80 32.40 68.1 27.0 127.5 42.0 7.800
## 1263 10.40 32.70 67.1 26.7 126.5 NA 7.700
## 1264 9.80 31.10 68.5 26.4 126.0 NA 7.500
## 1265 NA NA NA NA 114.0 32.0 2.500
## 1266 NA NA NA NA 113.1 31.0 2.900
## 1267 NA NA NA NA 110.8 30.0 2.900
## 1268 5.60 21.00 65.5 18.5 109.5 30.0 3.000
## 1269 5.80 20.70 65.5 17.9 108.6 31.0 3.300
## 1270 6.10 20.60 65.6 17.4 108.2 31.0 3.500
## 1271 6.50 20.60 65.5 17.3 108.0 30.0 3.800
## 1272 6.90 20.90 65.4 17.5 108.4 29.0 3.900
## 1273 7.30 21.00 64.9 17.9 108.9 30.0 4.100
## 1274 7.80 21.40 64.2 18.4 109.1 33.0 4.300
## 1275 NA NA NA NA 102.9 33.0 4.400
## 1276 NA NA NA NA 101.7 34.0 4.700
## 1277 NA NA NA NA 151.4 39.0 3.000
## 1278 NA NA NA NA 149.9 39.0 3.100
## 1279 NA NA NA NA 146.1 30.0 2.400
## 1280 5.80 21.80 69.4 19.2 112.9 30.0 2.400
## 1281 6.00 21.60 69.3 18.4 111.7 30.0 2.600
## 1282 6.20 21.40 68.7 17.7 110.2 30.0 2.800
## 1283 6.40 21.30 67.8 17.3 108.8 30.0 2.800
## 1284 6.80 21.50 66.7 17.2 107.7 30.0 3.100
## 1285 7.20 21.70 65.8 17.4 107.2 30.0 3.300
## 1286 7.50 22.00 64.7 17.8 106.8 31.0 3.500
## 1287 7.60 22.70 61.1 17.7 103.8 31.0 3.600
## 1288 8.10 23.60 60.6 18.5 102.7 31.0 3.600
## 1289 8.20 24.10 58.8 19.0 101.9 32.0 4.100
## 1290 8.40 24.40 57.4 19.7 101.5 32.0 4.700
## 1291 NA NA NA NA 105.3 36.0 3.800
## 1292 NA NA NA NA 105.4 36.0 3.900
## 1293 NA NA NA NA 102.0 36.0 4.100
## 1294 6.30 18.20 65.1 19.0 102.3 37.0 4.200
## 1295 6.60 18.30 66.1 18.6 103.0 37.0 4.300
## 1296 6.70 18.40 67.0 18.3 103.7 38.0 4.400
## 1297 7.00 18.60 66.8 18.1 103.5 38.0 4.600
## 1298 7.20 19.00 66.9 17.9 103.8 38.0 4.700
## preschool_coverage preschool_places preschool_waiting pupils retail
## 1 NA 30.400 NA 75.7 NA
## 2 NA 25.200 NA 82.2 NA
## 3 NA 24.700 NA 88.6 NA
## 4 NA 23.800 NA 89.3 NA
## 5 NA 22.800 NA 89.2 NA
## 6 NA 22.000 NA 88.3 NA
## 7 NA 21.400 NA 84.8 8639.0000
## 8 NA 21.100 NA 80.9 12474.7000
## 9 NA 19.600 NA 77.5 16478.9000
## 10 NA 19.200 NA 73.7 21686.0000
## 11 NA 19.100 NA 69.2 27896.8000
## 12 63.0 20.600 NA 64.2 33994.9000
## 13 64.0 20.600 NA 60.3 42115.9000
## 14 60.0 19.500 NA 57.4 55639.4000
## 15 63.0 20.200 NA 55.4 71125.3000
## 16 65.9 21.800 NA 54.5 24469.1000
## 17 65.9 22.200 NA 54.9 25380.2000
## 18 NA 23.100 16131.0 NA 30187.7000
## 19 NA 24.000 19636.0 NA 36284.4000
## 20 NA 25.900 25123.0 NA 48076.7000
## 21 NA 28.500 22946.0 NA 55928.6000
## 22 NA 30.900 NA NA 62763.5000
## 23 NA 33.300 NA NA 61360.3000
## 24 NA 35.600 NA NA 64330.1000
## 25 NA 34.800 NA NA 73766.0000
## 26 NA 35.300 NA NA 84061.1000
## 27 NA 36.400 NA NA 86855.5000
## 28 NA 5.100 NA 29.9 2135.6000
## 29 NA 5.000 NA 28.3 2936.4000
## 30 NA 5.300 NA 26.7 3552.2000
## 31 NA 5.200 NA 24.9 4701.6000
## 32 45.0 5.100 NA 22.8 7551.7000
## 33 44.0 5.000 NA 21.3 8815.4000
## 34 43.0 5.000 NA 20.1 10610.9000
## 35 48.0 5.500 NA 19.1 13003.5000
## 36 48.1 5.500 NA 18.5 4818.2000
## 37 48.1 5.700 NA 18.7 4810.1000
## 38 NA 6.000 7494.0 NA 5688.0000
## 39 NA 6.300 6159.0 NA 7435.6000
## 40 NA 6.500 6484.0 NA 8619.6000
## 41 NA 6.900 8354.0 NA 10253.2000
## 42 NA 7.400 NA NA 11694.7000
## 43 NA 8.700 NA NA 13401.3000
## 44 NA 8.900 NA NA 14017.3000
## 45 NA 9.000 NA NA 14270.5000
## 46 NA 9.200 NA NA 14797.9000
## 47 NA 8.900 NA NA 16585.9000
## 48 NA 3.900 NA 19.3 1324.9000
## 49 NA 4.000 NA 18.1 1721.9000
## 50 NA 4.000 NA 16.9 2228.7000
## 51 NA 4.300 NA 15.5 3051.3000
## 52 56.0 4.300 NA 14.2 3792.2000
## 53 55.0 4.300 NA 13.2 5402.3000
## 54 54.0 4.200 NA 12.7 7451.0000
## 55 58.0 4.300 NA 12.2 9676.3000
## 56 57.6 4.300 NA 12.3 2415.6000
## 57 58.6 4.300 NA 12.1 2633.5000
## 58 NA 4.500 3801.0 NA 3161.3000
## 59 NA 5.300 4294.0 NA 3622.5000
## 60 NA 5.300 4270.0 NA 3783.5000
## 61 NA 5.800 3725.0 NA 3963.7000
## 62 NA 5.900 NA NA 4579.5000
## 63 NA 6.300 NA NA 5154.6000
## 64 NA 6.300 NA NA 5564.4000
## 65 NA 6.300 NA NA 6201.9000
## 66 NA 6.300 NA NA 6729.2000
## 67 NA 6.300 NA NA 7610.9000
## 68 NA 35.200 NA 80.5 NA
## 69 NA 29.900 NA 88.5 NA
## 70 NA 26.600 NA 101.1 2590.0000
## 71 NA 25.800 NA 102.4 3973.0000
## 72 NA 22.300 NA 103.0 5075.0000
## 73 NA 22.500 NA 103.5 7251.0000
## 74 NA 22.100 NA 101.9 15612.0000
## 75 NA 21.600 NA 98.7 22597.0000
## 76 NA 21.100 NA 94.9 31215.0000
## 77 NA 21.200 NA 91.5 43517.0000
## 78 NA 20.900 NA 85.2 55670.0000
## 79 72.8 21.000 NA 80.6 67634.2000
## 80 67.7 21.300 NA 76.1 89314.0000
## 81 67.9 21.300 NA 73.8 111148.2000
## 82 72.1 21.400 NA 72.1 144182.9000
## 83 71.8 22.100 NA 71.6 65184.1000
## 84 70.9 22.200 NA 74.2 66169.3000
## 85 NA 22.300 16446.0 NA 74703.0000
## 86 NA 23.300 18248.0 NA 90653.0000
## 87 NA 24.300 19825.0 NA 110881.2000
## 88 NA 27.300 24636.0 NA 121849.0000
## 89 NA 29.100 NA NA 144518.6000
## 90 NA 38.700 NA NA 153748.1000
## 91 NA 61.400 NA NA 179444.5000
## 92 NA 62.800 NA NA 190907.7000
## 93 NA 63.700 NA NA 214209.9000
## 94 NA 67.200 NA NA 221072.4000
## 95 NA 4.300 NA 21.1 2669.0000
## 96 NA 4.200 NA 20.4 3323.0000
## 97 NA 4.200 NA 19.6 4013.0000
## 98 NA 4.100 NA 18.6 4592.0000
## 99 51.7 4.000 NA 17.5 6377.8000
## 100 49.5 4.100 NA 16.3 8111.2000
## 101 52.0 4.200 NA 15.4 15710.3000
## 102 53.6 4.300 NA 14.9 19155.6000
## 103 56.7 4.600 NA 14.4 5322.7000
## 104 56.8 4.700 NA 14.6 4626.7000
## 105 NA 4.700 2422.0 NA 6087.8000
## 106 NA 5.000 2064.0 NA 6890.5000
## 107 NA 5.200 4961.0 NA 8244.6000
## 108 NA 5.900 4167.0 NA 8886.2000
## 109 NA 6.600 NA NA 11613.3000
## 110 NA 7.300 NA NA 11813.8000
## 111 NA 7.400 NA NA 11286.8000
## 112 NA 7.600 NA NA 11678.0000
## 113 NA 7.900 NA NA 12205.5000
## 114 NA 7.900 NA NA 13063.6000
## 115 NA 7.300 NA 32.0 2974.0000
## 116 NA 6.600 NA 30.7 3591.0000
## 117 NA 6.800 NA 30.6 4615.0000
## 118 NA 6.800 NA 28.7 5286.0000
## 119 47.9 6.800 NA 26.8 7689.3000
## 120 48.3 6.800 NA 25.1 9995.8000
## 121 50.0 6.800 NA 23.6 14602.4000
## 122 50.2 6.900 NA 23.3 28876.2000
## 123 52.7 7.200 NA 22.7 7986.8000
## 124 53.1 7.600 NA 22.8 8856.7000
## 125 NA 7.900 6324.0 NA 11888.8000
## 126 NA 8.700 2671.0 NA 14644.0000
## 127 NA 9.200 5127.0 NA 18716.7000
## 128 NA 9.600 5661.0 NA 20658.7000
## 129 NA 10.300 NA NA 24145.8000
## 130 NA 11.600 NA NA 30636.2000
## 131 NA 11.700 NA NA 34112.6000
## 132 NA 12.000 NA NA 36488.2000
## 133 NA 12.100 NA NA 40407.4000
## 134 NA 13.200 NA NA 43439.4000
## 135 NA 10.300 NA 52.5 9577.0000
## 136 NA 10.200 NA 50.8 11567.0000
## 137 NA 9.900 NA 49.4 17398.0000
## 138 NA 10.300 NA 46.7 19340.0000
## 139 55.9 10.300 NA 43.8 23904.6000
## 140 52.9 10.200 NA 41.9 31089.8000
## 141 52.6 10.600 NA 40.7 39010.9000
## 142 55.3 11.100 NA 39.9 54012.2000
## 143 53.9 11.500 NA 40.4 11353.5000
## 144 51.1 11.800 NA 41.1 13403.0000
## 145 NA 11.800 10615.0 NA 16934.7000
## 146 NA 12.300 13685.0 NA 22858.1000
## 147 NA 13.100 15343.0 NA 30207.5000
## 148 NA 14.400 17105.0 NA 37344.9000
## 149 NA 14.600 NA NA 43578.6000
## 150 NA 16.400 NA NA 48141.2000
## 151 NA 17.900 NA NA 57284.1000
## 152 NA 18.000 NA NA 62276.2000
## 153 NA 18.100 NA NA 74890.6000
## 154 NA 18.300 NA NA 81438.9000
## 155 NA 3.000 NA 5.5 0.1500
## 156 NA 2.400 NA 5.0 119.1000
## 157 NA 2.100 NA 4.8 138.8000
## 158 NA 1.900 NA 4.7 121.2000
## 159 NA 1.500 NA 4.5 120.3000
## 160 NA 1.100 NA 4.6 193.9000
## 161 NA 1.300 NA 4.5 279.2000
## 162 NA 1.100 NA 4.3 245.2000
## 163 NA 1.100 NA 4.3 258.8000
## 164 NA 1.000 NA 4.0 213.6000
## 165 71.5 1.000 NA 3.8 320.7000
## 166 59.1 1.000 NA 3.7 407.1000
## 167 NA 43.100 NA 112.1 NA
## 168 NA 37.900 NA 121.6 NA
## 169 NA 35.800 NA 124.2 NA
## 170 NA 35.400 NA 125.4 NA
## 171 NA 32.100 NA 125.6 10799.2000
## 172 NA 28.000 NA 123.1 17980.8000
## 173 NA 26.100 NA 118.6 23917.7000
## 174 NA 25.200 NA 114.5 31417.6000
## 175 NA 24.600 NA 109.4 38228.3000
## 176 NA 24.200 NA 103.1 45777.2000
## 177 63.6 24.200 NA 96.9 55973.4000
## 178 63.1 24.400 NA 91.3 69381.6000
## 179 62.0 25.300 NA 86.2 84716.9000
## 180 58.9 25.800 NA 82.7 113585.6000
## 181 56.8 26.300 NA 80.9 25239.6000
## 182 55.0 27.200 NA 82.3 34168.9000
## 183 NA 27.400 44557.0 NA 35175.2000
## 184 NA 34.300 48867.0 NA 51011.1000
## 185 NA 34.100 56938.0 NA 76470.2000
## 186 NA 39.400 49509.0 NA 93648.7000
## 187 NA 43.000 NA NA 98805.2000
## 188 NA 51.100 NA NA 93731.2000
## 189 NA 52.500 NA NA 103519.1000
## 190 NA 54.000 NA NA 114713.9000
## 191 NA 53.700 NA NA 129954.1000
## 192 NA 54.600 NA NA 142323.7000
## 193 NA 3.400 NA 16.7 1301.5000
## 194 NA 3.400 NA 16.1 1676.8000
## 195 NA 3.400 NA 15.3 1960.4000
## 196 NA 3.500 NA 14.5 2417.8000
## 197 56.8 3.700 NA 13.7 2851.0000
## 198 57.6 3.700 NA 13.0 3240.7000
## 199 55.9 3.700 NA 12.3 5376.6000
## 200 55.3 3.700 NA 11.9 7350.3000
## 201 58.8 4.300 NA 11.8 1361.5000
## 202 59.8 4.300 NA 11.8 1378.9000
## 203 NA 4.300 5301.0 NA 1554.6000
## 204 NA 4.300 5078.0 NA 2346.6000
## 205 NA 4.500 6086.0 NA 2594.4000
## 206 NA 5.000 5421.0 NA 4205.9000
## 207 NA 5.600 NA NA 4439.1000
## 208 NA 6.000 NA NA 4568.6000
## 209 NA 5.900 NA NA 5181.1000
## 210 NA 6.100 NA NA 5669.4000
## 211 NA 6.100 NA NA 7863.5000
## 212 NA 6.000 NA NA 9055.0000
## 213 NA 2.900 NA 14.6 1654.6000
## 214 NA 2.900 NA 14.0 2002.5000
## 215 NA 2.900 NA 13.3 2393.7000
## 216 NA 2.800 NA 12.3 2829.1000
## 217 57.9 2.900 NA 11.7 3094.0000
## 218 57.0 2.900 NA 11.0 3616.2000
## 219 NA 6.000 NA 34.2 8322.7000
## 220 NA 5.700 NA 33.4 11103.4000
## 221 NA 6.300 NA 32.3 13029.0000
## 222 NA 6.300 NA 30.7 15423.3000
## 223 54.3 6.500 NA 28.7 16913.8000
## 224 55.2 6.400 NA 26.9 20123.6000
## 225 60.4 7.000 NA 25.1 19049.6000
## 226 59.7 6.900 NA 23.5 22573.4000
## 227 61.2 7.400 NA 22.3 1792.8000
## 228 61.4 7.600 NA 22.1 1384.6000
## 229 NA 8.100 5809.0 NA 1372.1000
## 230 NA 10.200 5204.0 NA 1988.1000
## 231 NA 10.100 6114.0 NA 3511.2000
## 232 NA 11.200 5668.0 NA 3886.4000
## 233 NA 11.300 NA NA 4177.6000
## 234 NA 11.300 NA NA 5322.4000
## 235 NA 11.400 NA NA 6694.1000
## 236 NA 12.000 NA NA 7054.0000
## 237 NA 12.900 NA NA 7720.0000
## 238 NA 12.800 NA NA 8925.7000
## 239 NA 31.200 NA 73.3 NA
## 240 NA 29.000 NA 82.7 NA
## 241 NA 24.100 NA 83.6 NA
## 242 NA 22.800 NA 83.9 NA
## 243 NA 21.700 NA 83.2 NA
## 244 NA 20.600 NA 81.9 NA
## 245 NA 17.900 NA 79.1 9758.4000
## 246 NA 17.100 NA 75.6 12717.9000
## 247 NA 17.200 NA 72.6 18265.6000
## 248 NA 16.100 NA 69.3 22533.3000
## 249 NA 16.000 NA 65.5 26711.3000
## 250 59.7 16.000 NA 61.2 34610.9000
## 251 56.4 15.700 NA 58.1 44881.7000
## 252 57.2 16.000 NA 53.2 54598.9000
## 253 58.4 16.200 NA 51.2 63946.2000
## 254 57.0 16.400 NA 50.7 16422.8000
## 255 55.0 17.000 NA 49.1 16005.5000
## 256 NA 17.300 18769.0 NA 14655.0000
## 257 NA 17.700 19014.0 NA 15662.7000
## 258 NA 20.200 19211.0 NA 19272.6000
## 259 NA 21.100 20414.0 NA 19913.7000
## 260 NA 20.900 NA NA 30176.2000
## 261 NA 22.100 NA NA 35495.7000
## 262 NA 24.100 NA NA 64881.1000
## 263 NA 24.000 NA NA 67074.2000
## 264 NA 24.200 NA NA 75063.8000
## 265 NA 27.200 NA NA 85579.7000
## 266 NA 3.700 NA 15.8 1219.7000
## 267 NA 3.400 NA 15.0 1393.1000
## 268 NA 3.300 NA 14.2 1680.8000
## 269 NA 3.200 NA 13.5 2062.8000
## 270 52.6 3.200 NA 12.5 2387.4000
## 271 53.8 3.200 NA 11.9 2971.0000
## 272 55.7 3.300 NA 11.1 3282.5000
## 273 57.7 3.300 NA 11.2 3943.4000
## 274 60.8 3.400 NA 10.5 1444.5000
## 275 62.1 3.500 NA 10.4 1372.5000
## 276 NA 3.500 1762.0 NA 1553.4000
## 277 NA 4.600 1462.0 NA 2320.6000
## 278 NA 5.000 972.0 NA 4669.9000
## 279 NA 5.000 505.0 NA 5007.3000
## 280 NA 5.400 NA NA 4715.0000
## 281 NA 5.500 NA NA 4902.9000
## 282 NA 5.800 NA NA 3028.8000
## 283 NA 5.800 NA NA 1422.0000
## 284 NA 5.800 NA NA 1161.5000
## 285 NA 5.800 NA NA 2739.6000
## 286 NA 7.200 NA 23.7 2740.7000
## 287 NA 7.200 NA 22.5 3188.8000
## 288 NA 5.600 NA 22.1 3712.2000
## 289 NA 5.400 NA 20.9 4677.0000
## 290 65.7 5.400 NA 19.8 5807.1000
## 291 63.7 5.400 NA 18.2 7319.7000
## 292 65.9 5.200 NA 17.1 8358.8000
## 293 67.3 5.300 NA 16.3 9461.9000
## 294 68.8 5.600 NA 15.8 2224.3000
## 295 69.7 5.600 NA 15.5 1953.9000
## 296 NA 5.800 1300.0 NA 2163.7000
## 297 NA 6.000 5025.0 NA 2885.9000
## 298 NA 7.200 5006.0 NA 4527.5000
## 299 NA 7.700 4587.0 NA 4779.8000
## 300 NA 8.000 NA NA 5005.4000
## 301 NA 8.500 NA NA 5387.7000
## 302 NA 8.800 NA NA 3005.1000
## 303 NA 8.800 NA NA 2801.7000
## 304 NA 8.800 NA NA 7361.7000
## 305 NA 8.800 NA NA 8897.7000
## 306 NA 6.400 NA 19.8 2344.4000
## 307 NA 6.200 NA 19.2 2800.4000
## 308 NA 4.300 NA 18.8 3282.1000
## 309 NA 4.000 NA 17.9 4203.8000
## 310 55.4 3.900 NA 16.8 5327.8000
## 311 53.0 4.000 NA 15.9 8206.4000
## 312 54.5 5.000 NA 18.6 10363.0000
## 313 55.9 4.900 NA 18.0 14093.9000
## 314 57.9 5.200 NA 17.6 2040.9000
## 315 59.8 5.300 NA 17.4 1945.8000
## 316 NA 5.300 5150.0 NA 3431.4000
## 317 NA 6.800 4950.0 NA 2696.6000
## 318 NA 6.900 3946.0 NA 3919.1000
## 319 NA 7.100 4468.0 NA 4440.9000
## 320 NA 7.500 NA NA 6644.3000
## 321 NA 7.600 NA NA 6623.7000
## 322 NA 7.700 NA NA 4597.3000
## 323 NA 7.800 NA NA 4170.3000
## 324 NA 7.800 NA NA 3002.1000
## 325 NA 7.800 NA NA 3625.8000
## 326 NA 14.200 NA 33.4 NA
## 327 NA 13.400 NA 38.6 NA
## 328 NA 12.700 NA 46.1 NA
## 329 NA 11.900 NA 46.9 NA
## 330 NA 12.000 NA 47.2 NA
## 331 NA 12.000 NA 47.2 NA
## 332 NA 11.700 NA 46.3 6815.0000
## 333 NA 11.600 NA 44.8 10759.0000
## 334 NA 10.100 NA 42.6 15198.0000
## 335 NA 9.800 NA 40.4 20633.7000
## 336 NA 8.900 NA 38.0 26430.0000
## 337 67.0 10.000 NA 35.9 34930.6000
## 338 65.0 10.000 NA 34.2 45761.9000
## 339 63.0 10.000 NA 33.0 58981.6000
## 340 62.0 10.600 NA 32.2 77658.8000
## 341 62.0 10.500 NA 31.6 27765.4000
## 342 59.0 10.700 NA 31.6 26358.6000
## 343 NA 11.200 11496.0 NA 29667.2000
## 344 NA 12.000 10679.0 NA 37219.8000
## 345 NA 13.500 10341.0 NA 41792.8000
## 346 NA 14.600 12192.0 NA 44522.4000
## 347 NA 14.500 NA NA 45776.1000
## 348 NA 14.500 NA NA 44219.4000
## 349 NA 15.400 NA NA 43489.6000
## 350 NA 15.500 NA NA 41593.6000
## 351 NA 15.800 NA NA 41640.2000
## 352 NA 16.800 NA NA 43508.5000
## 353 NA 3.300 1277.0 NA 979.0000
## 354 NA 3.300 1480.0 NA 1605.1000
## 355 NA 3.800 1200.0 NA 2308.1000
## 356 NA 3.700 2222.0 NA 2786.3000
## 357 NA 3.700 NA NA 3388.0000
## 358 NA 3.900 NA NA 4281.7000
## 359 NA 3.900 NA NA 4814.9000
## 360 NA 3.900 NA NA 4893.7000
## 361 NA 4.000 NA NA 5153.2000
## 362 NA 4.300 NA NA 5194.0000
## 363 NA 2.400 NA 14.0 965.6000
## 364 NA 2.400 NA 13.6 1109.0000
## 365 NA 2.300 NA 13.2 1171.6000
## 366 NA 2.300 NA 12.4 1273.7000
## 367 38.0 2.400 NA 11.7 1435.2000
## 368 40.0 2.400 NA 11.2 1453.2000
## 369 44.0 2.400 NA 10.9 1682.0000
## 370 47.0 2.400 NA 10.4 2030.4000
## 371 47.0 2.300 NA 9.6 791.0000
## 372 45.0 2.300 NA 9.4 800.0000
## 373 NA 2.300 2601.0 NA 1009.3000
## 374 NA 2.400 2488.0 NA 1301.5000
## 375 NA 2.900 2376.0 NA 1624.8000
## 376 NA 3.000 2330.0 NA 1871.2000
## 377 NA 3.000 NA NA 2637.6000
## 378 NA 3.200 NA NA 2858.6000
## 379 NA 3.400 NA NA 3029.2000
## 380 NA 3.300 NA NA 3028.4000
## 381 NA 3.400 NA NA 3341.2000
## 382 NA 3.400 NA NA 3493.1000
## 383 NA 5.800 NA 16.6 2046.0000
## 384 NA 6.000 NA 15.8 2486.0000
## 385 NA 6.000 NA 15.2 3107.5000
## 386 NA 6.000 NA 14.4 3788.0000
## 387 75.0 5.400 NA 13.6 4827.1000
## 388 74.0 5.400 NA 12.9 5527.7000
## 389 75.0 5.400 NA 12.2 5549.8000
## 390 75.0 5.400 NA 11.7 6765.7000
## 391 75.0 5.600 NA 11.3 836.2000
## 392 76.0 5.700 NA 11.0 991.4000
## 393 NA 5.700 2562.0 NA 1187.0000
## 394 NA 5.500 2217.0 NA 2002.9000
## 395 NA 6.500 2242.0 NA 2901.1000
## 396 NA 6.500 2050.0 NA 3420.1000
## 397 NA 6.500 NA NA 4274.9000
## 398 NA 6.700 NA NA 4903.2000
## 399 NA 6.700 NA NA 5869.7000
## 400 NA 7.100 NA NA 6268.1000
## 401 NA 7.100 NA NA 7018.9000
## 402 NA 7.100 NA NA 6989.5000
## 403 NA 4.700 NA 23.0 7970.5000
## 404 NA 4.600 NA 22.5 10110.0000
## 405 NA 4.500 NA 21.7 12874.4000
## 406 NA 4.400 NA 20.9 14862.2000
## 407 61.0 4.100 NA 20.0 20196.7000
## 408 61.0 4.100 NA 18.9 26578.3000
## 409 62.0 4.100 NA 18.7 31783.4000
## 410 62.0 4.200 NA 17.9 40915.3000
## 411 64.0 4.000 NA 17.8 7317.9000
## 412 65.0 4.300 NA 17.8 8678.1000
## 413 NA 4.300 2784.0 NA 10198.5000
## 414 NA 5.200 2600.0 NA 11142.5000
## 415 NA 6.700 2635.0 NA 11768.5000
## 416 NA 6.900 3600.0 NA 13018.6000
## 417 NA 7.500 NA NA 14781.9000
## 418 NA 8.500 NA NA 16721.2000
## 419 NA 8.400 NA NA 14427.2000
## 420 NA 8.400 NA NA 14422.0000
## 421 NA 8.400 NA NA 16055.6000
## 422 NA 8.400 NA NA 16484.1000
## 423 NA 33.300 NA 70.3 NA
## 424 NA 30.400 NA 75.2 NA
## 425 NA 21.900 NA 80.5 NA
## 426 NA 20.200 NA 81.5 NA
## 427 NA 19.100 NA 82.1 NA
## 428 NA 17.600 NA 81.9 NA
## 429 NA 15.700 NA 79.5 9113.7000
## 430 NA 14.800 NA 76.2 11530.4000
## 431 NA 14.200 NA 73.0 15089.9000
## 432 NA 13.900 NA 69.5 20010.6000
## 433 NA 13.700 NA 64.7 24141.2000
## 434 52.0 13.700 NA 60.0 29427.0000
## 435 54.0 17.600 NA 55.9 38580.4000
## 436 51.0 14.200 NA 51.7 48597.4000
## 437 51.0 14.400 NA 49.7 58400.8000
## 438 55.0 15.300 NA 48.2 18164.0000
## 439 54.0 16.200 NA 48.5 17319.4000
## 440 NA 16.600 2938.0 NA 28632.5000
## 441 NA 17.200 2911.0 NA 30690.9000
## 442 NA 17.800 200.0 NA 39277.6000
## 443 NA 19.600 106.0 NA 47206.0000
## 444 NA 19.500 NA NA 51023.2000
## 445 NA 20.600 NA NA 53251.7000
## 446 NA 23.100 NA NA 62015.0000
## 447 NA 24.000 NA NA 60920.2000
## 448 NA 24.600 NA NA 47099.9000
## 449 NA 24.600 NA NA 68739.2000
## 450 NA 10.300 NA 41.7 5044.5000
## 451 NA 9.500 NA 39.5 6412.5000
## 452 NA 9.400 NA 37.2 8315.9000
## 453 NA 10.200 NA 33.8 9778.0000
## 454 81.0 11.300 NA 30.8 11539.2000
## 455 63.0 12.900 NA 28.2 13295.6000
## 456 81.0 13.200 NA 25.9 15435.1000
## 457 78.0 13.300 NA 24.5 19566.4000
## 458 79.0 13.600 NA 23.5 4669.7000
## 459 78.0 13.900 NA 23.6 3509.1000
## 460 NA 14.200 NA NA 3685.2000
## 461 NA 14.200 NA NA 4262.4000
## 462 NA 14.400 NA NA 5628.9000
## 463 NA 14.500 NA NA 7692.5000
## 464 NA 15.600 NA NA 8937.8000
## 465 NA 15.500 NA NA 10606.9000
## 466 NA 15.500 NA NA 8108.3000
## 467 NA 15.500 NA NA 5719.1000
## 468 NA 15.500 NA NA 12216.0000
## 469 NA 15.500 NA NA 15287.5000
## 470 NA 11.900 NA 24.0 NA
## 471 NA 11.600 NA 26.6 NA
## 472 NA 10.400 NA 28.5 NA
## 473 NA 8.000 NA 29.1 NA
## 474 NA 8.100 NA 29.6 NA
## 475 NA 6.800 NA 30.1 NA
## 476 NA 6.300 NA 28.7 5179.0000
## 477 NA 6.600 NA 28.4 6265.0000
## 478 NA 6.400 NA 27.6 7649.0000
## 479 NA 6.300 NA 26.2 9907.0000
## 480 NA 6.100 NA 24.7 11795.0000
## 481 87.5 6.100 NA 23.5 16518.0000
## 482 73.1 6.100 NA 22.2 20018.0000
## 483 72.7 6.400 NA 21.3 24390.5000
## 484 75.5 6.700 NA 20.9 29321.6000
## 485 76.4 8.300 NA 20.3 6852.4000
## 486 75.9 8.500 NA 21.4 6603.7000
## 487 NA 9.200 5434.0 NA 7992.1000
## 488 NA 10.100 6596.0 NA 10020.9000
## 489 NA 10.200 7012.0 NA 18188.9000
## 490 NA 11.100 7851.0 NA 17081.9000
## 491 NA 11.600 NA NA 21844.1000
## 492 NA 11.400 NA NA 22498.0000
## 493 NA 12.400 NA NA 26508.1000
## 494 NA 12.800 NA NA 26809.0000
## 495 NA 12.800 NA NA 29099.5000
## 496 NA 13.200 NA NA 33510.7000
## 497 NA 30.600 NA 51.5 NA
## 498 NA 24.700 NA 54.1 NA
## 499 NA 16.100 NA 54.4 NA
## 500 NA 14.800 NA 54.3 NA
## 501 NA 13.300 NA 54.0 NA
## 502 NA 15.100 NA 53.0 NA
## 503 NA 11.700 NA 50.8 4602.9000
## 504 NA 14.200 NA 47.9 6572.5000
## 505 NA 11.400 NA 45.2 9504.4000
## 506 NA 11.300 NA 43.1 11744.3000
## 507 NA 11.300 NA 39.9 14766.5000
## 508 79.0 12.000 NA 37.0 19175.2000
## 509 73.3 11.700 NA 34.4 23503.4000
## 510 72.6 12.700 NA 32.5 28098.4000
## 511 71.7 12.400 NA 31.2 33663.0000
## 512 69.7 12.500 NA 30.9 11303.4000
## 513 68.5 12.700 NA 31.2 9249.9000
## 514 NA 13.700 NA NA 9098.4000
## 515 NA 16.500 11.6 NA 10584.3000
## 516 NA 17.200 11.1 NA 12355.7000
## 517 NA 17.400 10.7 NA 17398.2000
## 518 NA 17.700 NA NA 20186.6000
## 519 NA 18.500 NA NA 23774.5000
## 520 NA 18.700 NA NA 25989.5000
## 521 NA 18.700 NA NA 28631.3000
## 522 NA 19.700 NA NA 39868.0000
## 523 NA 20.100 NA NA 49778.4000
## 524 NA 14.400 NA 29.1 3003.8000
## 525 NA 8.900 NA 26.9 4497.6000
## 526 NA 9.000 NA 24.7 5460.3000
## 527 NA 9.000 NA 22.5 6516.2000
## 528 89.2 9.000 NA 20.4 7549.4000
## 529 85.8 9.100 NA 18.7 9014.0000
## 530 86.6 9.800 NA 17.3 10612.5000
## 531 86.3 10.000 NA 16.8 12099.7000
## 532 87.7 10.100 NA 16.4 1843.3000
## 533 87.0 10.100 NA 17.3 1083.5000
## 534 NA 10.100 NA NA 1553.0000
## 535 NA 10.100 3.8 NA 1783.3000
## 536 NA 10.100 4.2 NA 2830.4000
## 537 NA 11.500 4.0 NA 4431.3000
## 538 NA 11.700 NA NA 6056.8000
## 539 NA 12.300 NA NA 7194.5000
## 540 NA 12.600 NA NA 8461.2000
## 541 NA 12.700 NA NA 9425.3000
## 542 NA 12.800 NA NA 11600.4000
## 543 NA 12.900 NA NA 13517.3000
## 544 NA NA NA 3.2 NA
## 545 NA NA NA 3.6 NA
## 546 NA 1.530 NA 4.6 NA
## 547 NA 1.365 NA 4.6 NA
## 548 NA 1.582 NA 4.7 NA
## 549 NA 1.575 NA 4.7 NA
## 550 NA 1.500 NA 4.3 270.8000
## 551 NA 1.837 NA 4.3 407.6000
## 552 NA 1.813 NA 4.3 646.8000
## 553 NA 1.813 NA 4.2 921.7000
## 554 NA 1.813 NA 4.0 1176.9000
## 555 94.0 1.815 NA 3.8 1509.2000
## 556 84.0 1.741 NA 3.6 1909.1000
## 557 85.7 1.760 NA 3.5 2376.1000
## 558 85.5 1.744 NA 3.4 2996.4000
## 559 86.7 1.917 NA 3.3 1024.6000
## 560 96.8 2.220 NA 3.5 1259.9000
## 561 NA 1.570 NA NA 1440.1000
## 562 NA 1.606 996.0 NA 1613.5000
## 563 NA 1.602 949.0 NA 1791.7000
## 564 NA 1.700 1080.0 NA 1921.4000
## 565 NA 1.800 NA NA 2091.5000
## 566 NA 1.800 NA NA 2287.0000
## 567 NA 2.000 NA NA 3857.0000
## 568 NA 2.300 NA NA 2335.7000
## 569 NA 2.300 NA NA 2412.3000
## 570 NA 2.200 NA NA 2681.4000
## 571 NA 23.300 NA 53.4 NA
## 572 NA 26.100 NA 61.2 NA
## 573 NA 19.900 NA 66.4 NA
## 574 NA 18.700 NA 67.6 NA
## 575 NA 17.100 NA 68.6 NA
## 576 NA 16.900 NA 68.2 NA
## 577 NA 16.400 NA 67.0 5606.6000
## 578 NA 16.200 NA 65.1 6701.9000
## 579 NA 16.100 NA 63.3 8681.7000
## 580 NA 15.700 NA 61.3 10846.4000
## 581 NA 15.500 NA 58.4 13737.1000
## 582 60.5 15.600 NA 54.6 16563.5000
## 583 61.0 16.000 NA 51.4 21331.4000
## 584 59.3 16.200 NA 49.1 28034.8000
## 585 60.9 16.100 NA 47.5 41252.2000
## 586 61.5 16.700 NA 46.5 14794.0000
## 587 60.3 16.600 NA 46.4 17086.4000
## 588 NA 18.000 11200.0 NA 19532.2000
## 589 NA 18.800 11572.0 NA 24757.5000
## 590 NA 19.100 24174.0 NA 31463.8000
## 591 NA 20.300 20760.0 NA 36655.0000
## 592 NA 25.000 NA NA 40077.6000
## 593 NA 25.100 NA NA 42459.9000
## 594 NA 27.500 NA NA 40061.7000
## 595 NA 28.000 NA NA 41699.1000
## 596 NA 28.200 NA NA 44581.2000
## 597 NA 28.200 NA NA 44601.6000
## 598 NA 15.800 NA 33.0 NA
## 599 NA 14.600 NA 38.6 NA
## 600 NA 14.500 NA 44.8 NA
## 601 NA 14.000 NA 45.5 NA
## 602 NA 13.700 NA 46.1 NA
## 603 NA 13.600 NA 46.0 NA
## 604 NA 12.300 NA 45.0 6408.8000
## 605 NA 11.200 NA 43.7 8301.7000
## 606 NA 11.100 NA 42.8 9879.0000
## 607 NA 11.000 NA 41.0 11905.4000
## 608 NA 10.400 NA 38.7 14261.5000
## 609 74.5 10.400 NA 36.4 18539.9000
## 610 71.1 10.200 NA 33.7 23525.6000
## 611 73.5 9.500 NA 31.7 35184.7000
## 612 72.5 10.100 NA 30.1 47941.5000
## 613 72.0 10.200 NA 29.4 18220.6000
## 614 68.3 10.400 NA 30.3 14796.3000
## 615 NA 11.200 6737.0 NA 15791.6000
## 616 NA 11.900 7852.0 NA 20134.8000
## 617 NA 14.500 11389.0 NA 26575.9000
## 618 NA 15.200 12587.0 NA 33234.5000
## 619 NA 16.100 NA NA 37988.5000
## 620 NA 15.900 NA NA 39758.3000
## 621 NA 16.900 NA NA 39779.6000
## 622 NA 16.900 NA NA 39648.9000
## 623 NA 17.100 NA NA 41674.4000
## 624 NA 17.400 NA NA 45773.7000
## 625 NA 11.000 NA 34.1 3890.8000
## 626 NA 10.000 NA 32.8 4673.6000
## 627 NA 10.000 NA 31.4 5593.5000
## 628 NA 10.000 NA 29.2 6638.0000
## 629 71.5 10.000 NA 26.9 8466.7000
## 630 71.1 9.800 NA 24.3 10765.3000
## 631 72.8 9.800 NA 22.7 13377.3000
## 632 74.7 9.400 NA 21.6 17984.9000
## 633 74.1 9.500 NA 21.2 8857.2000
## 634 72.9 9.700 NA 20.9 8076.4000
## 635 NA 9.600 520.0 NA 8121.3000
## 636 NA 10.400 449.0 NA 10266.3000
## 637 NA 10.900 420.0 NA 13238.1000
## 638 NA 11.100 5433.0 NA 16178.6000
## 639 NA 11.200 NA NA 18795.9000
## 640 NA 11.500 NA NA 19544.5000
## 641 NA 11.700 NA NA 20279.5000
## 642 NA 12.100 NA NA 19061.3000
## 643 NA 12.100 NA NA 23274.9000
## 644 NA 11.900 NA NA 24468.7000
## 645 NA 26.100 NA 56.9 0.4000
## 646 NA 27.300 NA 58.9 1.0000
## 647 NA 20.600 NA 61.9 1655.5000
## 648 NA 20.200 NA 62.8 2220.1000
## 649 NA 17.300 NA 64.2 2123.9000
## 650 NA 16.400 NA 63.7 2614.3000
## 651 NA 15.700 NA 63.6 4220.7000
## 652 NA 14.900 NA 61.3 6026.2000
## 653 NA 14.200 NA 57.5 7616.2000
## 654 NA 14.300 NA 54.5 12203.8000
## 655 NA 13.900 NA 51.2 14845.0000
## 656 82.3 13.900 NA 47.2 18554.4000
## 657 78.3 13.900 NA 43.1 23106.0000
## 658 74.2 13.700 NA 41.3 29836.3000
## 659 73.7 13.500 NA 39.0 39612.8000
## 660 72.7 13.500 NA 37.6 12430.0000
## 661 76.0 13.900 NA 36.8 14237.4000
## 662 NA 13.700 5512.0 NA 16671.2000
## 663 NA 14.000 5186.0 NA 27311.0000
## 664 NA 17.200 3974.0 NA 31673.3000
## 665 NA 17.800 2636.0 NA 35803.5000
## 666 NA 18.100 NA NA 45065.8000
## 667 NA 19.200 NA NA 49842.5000
## 668 NA 19.400 NA NA 47426.2000
## 669 NA 19.500 NA NA 42363.4000
## 670 NA 19.500 NA NA 46160.9000
## 671 NA 20.200 NA NA 48233.3000
## 672 NA 22.000 NA 36.6 NA
## 673 NA 22.700 NA 40.4 NA
## 674 NA 14.200 NA 45.1 NA
## 675 NA 13.700 NA 45.6 NA
## 676 NA 12.700 NA 45.7 NA
## 677 NA 11.700 NA 45.0 NA
## 678 NA 11.000 NA 43.5 3286.2000
## 679 NA 10.900 NA 41.8 4218.0000
## 680 NA 10.800 NA 39.9 5494.9000
## 681 NA 10.500 NA 38.0 6522.3000
## 682 NA 10.300 NA 35.0 7944.1000
## 683 85.6 11.700 NA 32.2 10124.7000
## 684 91.3 11.800 NA 30.0 13088.8000
## 685 87.1 12.300 NA 29.1 19527.4000
## 686 90.6 12.500 NA 27.9 28615.0000
## 687 98.6 12.500 NA 27.6 18074.6000
## 688 85.7 12.900 NA 27.6 18264.8000
## 689 NA 13.000 4202.0 NA 21473.2000
## 690 NA 13.300 4560.0 NA 28440.2000
## 691 NA 14.500 1203.0 NA 34247.7000
## 692 NA 15.200 978.0 NA 39478.0000
## 693 NA 15.800 NA NA 41546.1000
## 694 NA 16.300 NA NA 38949.6000
## 695 NA 16.400 NA NA 39507.8000
## 696 NA 16.600 NA NA 41721.6000
## 697 NA 19.200 NA NA 46391.7000
## 698 NA 19.300 NA NA 49360.9000
## 699 NA 7.000 NA 19.4 887.9000
## 700 NA 6.700 NA 18.5 1161.2000
## 701 NA 6.100 NA 17.5 1326.4000
## 702 NA 6.300 NA 16.3 1543.5000
## 703 87.2 6.600 NA 15.0 1878.4000
## 704 89.3 6.800 NA 13.8 2414.9000
## 705 86.0 6.800 NA 12.8 3258.0000
## 706 88.2 6.900 NA 12.0 4701.5000
## 707 82.2 7.400 NA 11.5 2331.7000
## 708 83.2 7.000 NA 11.7 1670.1000
## 709 NA 7.100 401.0 NA 2380.2000
## 710 NA 7.600 387.0 NA 2733.7000
## 711 NA 7.700 455.0 NA 3823.1000
## 712 NA 7.800 460.0 NA 4684.3000
## 713 NA 8.100 NA NA 5299.0000
## 714 NA 8.800 NA NA 5963.1000
## 715 NA 8.900 NA NA 7419.6000
## 716 NA 8.900 NA NA 8721.6000
## 717 NA 8.700 NA NA 9873.4000
## 718 NA 8.800 NA NA 10648.3000
## 719 NA 4.800 NA 17.0 1478.2000
## 720 NA 4.800 NA 16.1 1791.9000
## 721 NA 4.800 NA 15.3 2047.9000
## 722 NA 4.900 NA 14.3 2446.2000
## 723 83.3 4.900 NA 13.2 3008.2000
## 724 85.7 5.000 NA 12.1 3702.6000
## 725 78.6 5.800 NA 11.7 4955.5000
## 726 80.9 5.700 NA 11.2 6776.6000
## 727 80.8 6.000 NA 10.9 2075.7000
## 728 81.9 5.800 NA 10.7 2011.3000
## 729 NA 5.900 NA NA 3264.5000
## 730 NA 5.700 NA NA 4276.2000
## 731 NA 6.600 NA NA 5887.0000
## 732 NA 6.700 NA NA 6510.1000
## 733 NA 7.100 NA NA 7760.8000
## 734 NA 7.000 NA NA 8034.2000
## 735 NA 8.000 NA NA 8188.8000
## 736 NA 7.800 NA NA 9133.8000
## 737 NA 7.500 NA NA 9429.0000
## 738 NA 7.200 NA NA 9207.6000
## 739 NA 58.000 NA 116.0 NA
## 740 NA 53.500 NA 120.3 NA
## 741 NA 38.000 NA 127.6 NA
## 742 NA 37.900 NA 131.2 NA
## 743 NA 36.400 NA 127.6 NA
## 744 NA 36.600 NA 125.5 NA
## 745 NA 36.900 NA 122.5 11079.1000
## 746 NA 36.100 NA 118.2 13751.3000
## 747 NA 35.700 NA 114.2 18339.8000
## 748 NA 42.800 NA 109.9 30891.4000
## 749 NA 43.100 NA 103.2 39448.4000
## 750 65.6 42.900 NA 96.7 52492.9000
## 751 62.5 31.300 NA 91.0 70523.7000
## 752 63.8 31.300 NA 85.9 80126.9000
## 753 66.3 31.600 NA 82.7 101226.9000
## 754 66.9 30.300 NA 81.4 41061.3000
## 755 63.2 31.300 NA 81.6 48611.9000
## 756 NA 32.400 28115.0 NA 58292.0000
## 757 NA 33.000 27802.0 NA 71357.7000
## 758 NA 36.400 28240.0 NA 85970.1000
## 759 NA 38.300 25402.0 NA 89601.0000
## 760 NA 42.100 NA NA 95287.8000
## 761 NA 43.500 NA NA 98747.7000
## 762 NA 44.700 NA NA 108767.8000
## 763 NA 45.100 NA NA 116189.1000
## 764 NA 44.800 NA NA 122720.0000
## 765 NA 45.700 NA NA 130888.2000
## 766 NA 9.800 NA 38.0 1866.3000
## 767 NA 9.500 NA 36.1 2560.0000
## 768 NA 9.500 NA 34.2 5076.0000
## 769 NA 9.500 NA 31.7 6121.1000
## 770 62.3 8.900 NA 29.0 9027.7000
## 771 62.9 9.400 NA 27.2 10964.9000
## 772 67.7 8.900 NA 25.2 14161.3000
## 773 66.0 8.000 NA 23.9 17390.1000
## 774 69.4 11.800 NA 23.3 4937.8000
## 775 72.1 11.900 NA 23.5 7048.6000
## 776 NA 12.000 7487.0 NA 8466.9000
## 777 NA 12.300 9261.0 NA 10924.8000
## 778 NA 13.200 9176.0 NA 13584.3000
## 779 NA 13.300 7292.0 NA 17381.8000
## 780 NA 13.200 NA NA 19025.9000
## 781 NA 13.200 NA NA 20546.4000
## 782 NA 14.000 NA NA 21560.6000
## 783 NA 14.500 NA NA 24665.6000
## 784 NA 14.200 NA NA 26491.2000
## 785 NA 14.700 NA NA 27576.3000
## 786 NA 3.600 NA 16.4 938.4000
## 787 NA 3.500 NA 15.7 1209.1000
## 788 NA 3.600 NA 14.8 2081.7000
## 789 NA 3.600 NA 13.9 2318.5000
## 790 65.1 3.700 NA 12.9 2709.9000
## 791 61.4 3.500 NA 12.0 3336.7000
## 792 70.0 3.700 NA 11.4 3932.1000
## 793 71.8 3.800 NA 10.6 4737.0000
## 794 73.8 3.900 NA NA 2138.0000
## 795 74.1 4.200 NA NA 2332.2000
## 796 NA 4.200 918.0 NA 2748.9000
## 797 NA 4.300 795.0 NA 2993.1000
## 798 NA 4.400 1972.0 NA 3421.3000
## 799 NA 4.700 2333.0 NA 4615.9000
## 800 NA 5.800 NA NA 5424.1000
## 801 NA 5.900 NA NA 6122.8000
## 802 NA 6.100 NA NA 6448.0000
## 803 NA 6.200 NA NA 6595.0000
## 804 NA 6.200 NA NA 7891.4000
## 805 NA 6.000 NA NA 8707.7000
## 806 NA 20.000 NA 30.6 NA
## 807 NA 19.300 NA 38.3 NA
## 808 NA 16.300 NA 42.5 NA
## 809 NA 15.800 NA 42.9 NA
## 810 NA 14.900 NA 43.1 NA
## 811 NA 14.700 NA 42.9 NA
## 812 NA 17.100 NA 41.8 3390.4000
## 813 NA 16.600 NA 40.1 4532.0000
## 814 NA 16.600 NA 38.4 5624.4000
## 815 NA 17.100 NA 36.1 6603.7000
## 816 NA 13.600 NA 33.9 7529.0000
## 817 86.1 16.600 NA 31.5 10684.7000
## 818 86.2 17.000 NA 29.5 12413.2000
## 819 86.0 13.500 NA 28.0 14519.5000
## 820 85.6 13.700 NA 26.8 19473.2000
## 821 87.0 13.900 NA 26.8 13828.1000
## 822 87.7 14.000 NA 27.6 9919.4000
## 823 NA 13.700 4994.0 NA 11463.1000
## 824 NA 16.700 8044.0 NA 15919.5000
## 825 NA 17.000 9084.0 NA 22941.6000
## 826 NA 17.400 9828.0 NA 24863.3000
## 827 NA 17.600 NA NA 31063.6000
## 828 NA 18.400 NA NA 32603.7000
## 829 NA 18.700 NA NA 33845.4000
## 830 NA 18941.000 NA NA 34295.5000
## 831 NA 19368.000 NA NA 41996.4000
## 832 NA 20900.000 NA NA 47591.2000
## 833 NA 16.600 NA 42.4 3366.4000
## 834 NA 16.600 NA 40.2 4134.4000
## 835 NA 16.900 NA 37.9 5133.5000
## 836 NA 16.600 NA 35.4 5934.4000
## 837 80.3 16.600 NA 31.7 9693.1000
## 838 81.7 16.500 NA 30.6 10853.4000
## 839 81.8 15.000 NA 29.1 14323.1000
## 840 75.0 14.600 NA 28.4 18346.0000
## 841 82.1 15.200 NA 28.5 7697.4000
## 842 81.8 15.400 NA 28.9 6237.9000
## 843 NA 15.900 4313.0 NA 6992.9000
## 844 NA 16.300 4364.0 NA 8585.8000
## 845 NA 18.300 5043.0 NA 9951.9000
## 846 NA 19.400 9683.0 NA 12129.8000
## 847 NA 19.600 NA NA 13448.2000
## 848 NA 21.500 NA NA 13793.0000
## 849 NA 22.500 NA NA 17077.6000
## 850 NA 22550.000 NA NA 18953.5000
## 851 NA 22744.000 NA NA 20536.9000
## 852 NA 23063.000 NA NA 21952.9000
## 853 NA 42.400 NA 102.4 NA
## 854 NA 32.800 NA 108.0 NA
## 855 NA 28.800 NA 120.8 NA
## 856 NA 25.600 NA 122.6 NA
## 857 NA 25.800 NA 122.5 NA
## 858 NA 24.900 NA 121.5 NA
## 859 NA 24.500 NA 116.9 14782.8000
## 860 NA 23.800 NA 111.2 17317.5000
## 861 NA 24.400 NA 106.3 23457.5000
## 862 NA 24.000 NA 100.9 26575.5000
## 863 NA 23.600 NA 93.6 33340.3000
## 864 72.0 23.700 NA 86.0 41267.8000
## 865 69.5 22.800 NA 82.2 52109.7000
## 866 63.8 23.400 NA 80.5 62554.4000
## 867 61.6 23.300 NA 78.0 79915.6000
## 868 62.5 25.000 NA 76.3 30448.7000
## 869 61.2 24.200 NA 77.0 28561.6000
## 870 NA 24.800 25392.0 NA 36429.2000
## 871 NA 26.300 25773.0 NA 48559.9000
## 872 NA 29.300 26881.0 NA 75078.8000
## 873 NA 34.400 29514.0 NA 88171.0000
## 874 NA 37.200 NA NA 98765.5000
## 875 NA 43.800 NA NA 104824.0000
## 876 NA 45.600 NA NA 104942.4000
## 877 NA 48100.000 NA NA 103850.7000
## 878 NA 50640.000 NA NA 127813.7000
## 879 NA 53147.000 NA NA 136611.6000
## 880 NA 77.900 NA 157.2 NA
## 881 NA 69.300 NA 157.8 NA
## 882 NA 59.400 NA 168.8 NA
## 883 NA 56.200 NA 170.4 5571.2000
## 884 NA 53.400 NA 171.7 6590.0000
## 885 NA 53.000 NA 169.4 8013.9000
## 886 NA 50.800 NA 164.9 18181.7000
## 887 NA 50.500 NA 158.5 23470.4000
## 888 NA 49.900 NA 152.4 32782.5000
## 889 NA 49.100 NA 145.2 47863.6000
## 890 NA 49.000 NA 137.1 61060.7000
## 891 72.9 47.000 NA 128.1 75522.4000
## 892 73.2 40.600 NA 119.8 96686.4000
## 893 72.2 40.600 NA 112.8 116297.7000
## 894 71.9 40.900 NA 107.5 158967.9000
## 895 72.0 41.300 NA 104.8 79017.3000
## 896 71.0 41.300 NA 104.9 74038.9000
## 897 NA 42.900 23504.0 NA 83186.0000
## 898 NA 51.000 23497.0 NA 86983.3000
## 899 NA 54.100 22445.0 NA 105247.1000
## 900 NA 55.400 39253.0 NA 123055.0000
## 901 NA 57.700 NA NA 134678.2000
## 902 NA 60.000 NA NA 141140.9000
## 903 NA 61.500 NA NA 147193.7000
## 904 NA 61.700 NA NA 171025.1000
## 905 NA 62.000 NA NA 196684.3000
## 906 NA 63.400 NA NA 198436.5000
## 907 NA 5.300 NA 14.0 1145.3000
## 908 NA 5.100 NA 13.7 1652.7000
## 909 NA 5.000 NA 12.9 1884.3000
## 910 NA 4.400 NA 12.0 2086.3000
## 911 80.4 4.400 NA 11.1 2669.9000
## 912 80.3 4.500 NA 10.1 3110.6000
## 913 80.8 4.400 NA 9.6 3932.3000
## 914 78.5 4.400 NA 9.2 6347.5000
## 915 78.4 4.400 NA 9.1 579.0000
## 916 77.0 4.400 NA 9.1 934.5000
## 917 NA 4.400 1559.0 NA 1429.6000
## 918 NA 4.500 1780.0 NA 2917.0000
## 919 NA 4.900 1719.0 NA 3895.3000
## 920 NA 5.000 1783.0 NA 4431.5000
## 921 NA 5.000 NA NA 5245.8000
## 922 NA 5.600 NA NA 6126.8000
## 923 NA 5.600 NA NA 6736.7000
## 924 NA 5.700 NA NA 7388.0000
## 925 NA 5.700 NA NA 8353.3000
## 926 NA 5.800 NA NA 9342.5000
## 927 NA 12.200 NA 32.3 2220.4000
## 928 NA 12.200 NA 30.7 3909.6000
## 929 NA 12.100 NA 29.0 4535.0000
## 930 NA 11.500 NA 27.3 4827.1000
## 931 78.1 12.000 NA 27.3 5786.1000
## 932 78.9 11.900 NA 25.3 6756.3000
## 933 78.9 11.300 NA 22.3 9711.7000
## 934 79.1 9.500 NA 21.4 12658.2000
## 935 78.7 9.600 NA 21.3 550.2000
## 936 80.0 9.700 NA 21.1 232.7000
## 937 NA 9.700 2902.0 NA 1470.1000
## 938 NA 10.500 3672.0 NA 5997.8000
## 939 NA 11.900 3554.0 NA 8578.7000
## 940 NA 12.000 3601.0 NA 9680.8000
## 941 NA 12.300 NA NA 15932.6000
## 942 NA 12.600 NA NA 16912.5000
## 943 NA 12.600 NA NA 15685.9000
## 944 NA 12.800 NA NA 17110.6000
## 945 NA 13.000 NA NA 19911.4000
## 946 NA 13.000 NA NA 25105.6000
## 947 NA 31.000 NA 56.3 NA
## 948 NA 23.400 NA 53.6 NA
## 949 NA 19.000 NA 54.6 NA
## 950 NA 20.300 NA 54.9 NA
## 951 NA 18.300 NA 55.2 NA
## 952 NA 17.300 NA 54.6 NA
## 953 NA 16.700 NA 53.5 3073.2000
## 954 NA 16.500 NA 51.5 4257.7000
## 955 NA 15.100 NA 49.3 5314.3000
## 956 NA 14.100 NA 47.2 6398.1000
## 957 NA 14.100 NA 44.5 7734.7000
## 958 79.3 14.000 NA 41.3 10576.4000
## 959 79.1 14.000 NA 38.4 13046.0000
## 960 79.7 14.400 NA 35.8 16730.6000
## 961 77.8 15.100 NA 34.0 23204.0000
## 962 77.3 15.500 NA 33.2 12012.1000
## 963 78.6 15.900 NA 33.1 13015.6000
## 964 NA 16.000 5530.0 NA 14359.7000
## 965 NA 16.300 5545.0 NA 17865.6000
## 966 NA 17.100 6900.0 NA 19933.2000
## 967 NA 19.100 7699.0 NA 22270.4000
## 968 NA 19.800 NA NA 27681.4000
## 969 NA 20.800 NA NA 31242.1000
## 970 NA 21.400 NA NA 31169.3000
## 971 NA 21.700 NA NA 36769.1000
## 972 NA 22.000 NA NA 42446.7000
## 973 NA 22.100 NA NA 43696.3000
## 974 NA 31.800 NA 68.1 NA
## 975 NA 31.400 NA 75.7 NA
## 976 NA 27.900 NA 81.9 NA
## 977 NA 26.900 NA 82.6 NA
## 978 NA 25.500 NA 84.1 NA
## 979 NA 21.300 NA 84.9 NA
## 980 NA 21.000 NA 83.8 16409.2000
## 981 NA 21.300 NA 81.8 18207.0000
## 982 NA 21.300 NA 79.5 21264.2000
## 983 NA 21.000 NA 76.6 25787.2000
## 984 NA 21.200 NA 73.2 30172.3000
## 985 64.4 21.300 NA 69.9 37293.5000
## 986 66.5 21.100 NA 66.6 42240.5000
## 987 67.5 21.100 NA 62.8 57717.4000
## 988 62.5 21.100 NA 60.6 66417.0000
## 989 66.2 21.000 NA 59.7 16972.0000
## 990 62.6 20.700 NA 60.1 19409.9000
## 991 NA 21.400 24633.0 NA 23117.9000
## 992 NA 20.000 29176.0 NA 31792.5000
## 993 NA 26.600 25719.0 NA 47783.2000
## 994 NA 27.800 27794.0 NA 53403.5000
## 995 NA 29.100 NA NA 55299.6000
## 996 NA 35.500 NA NA 57733.3000
## 997 NA 40.900 NA NA 64474.9000
## 998 NA 41110.000 NA NA 68693.1000
## 999 NA 41470.000 NA NA 81736.3000
## 1000 NA 41536.000 NA NA 84461.6000
## 1001 NA 11.300 NA 32.9 4600.6000
## 1002 NA 10.300 NA 31.5 5286.8000
## 1003 NA 11.000 NA 31.9 6087.2000
## 1004 NA 11.300 NA 30.1 7025.7000
## 1005 81.3 10.800 NA 26.8 8973.8000
## 1006 84.8 10.700 NA 27.0 10868.3000
## 1007 82.5 10.800 NA 23.4 13465.0000
## 1008 84.1 10.800 NA 23.4 16685.3000
## 1009 84.1 11.200 NA 22.9 3549.6000
## 1010 85.6 11.500 NA 22.9 2898.9000
## 1011 NA 11.400 566.0 NA 3081.4000
## 1012 NA 11.400 1771.0 NA 3960.4000
## 1013 NA 12.000 2525.0 NA 5730.0000
## 1014 NA 12.200 1486.0 NA 9712.7000
## 1015 NA 12.100 NA NA 11506.1000
## 1016 NA 12.800 NA NA 11157.4000
## 1017 NA 12.700 NA NA 11549.5000
## 1018 NA 13040.000 NA NA 11786.6000
## 1019 NA 13020.000 NA NA 13904.1000
## 1020 NA 13020.000 NA NA 15557.4000
## 1021 NA 8.100 NA 38.4 5646.4000
## 1022 NA 8.000 NA 36.5 6807.0000
## 1023 NA 8.000 NA 34.6 7710.3000
## 1024 NA 7.900 NA 32.3 8744.7000
## 1025 68.2 7.900 NA 30.2 9737.2000
## 1026 66.8 7.900 NA 27.9 12867.5000
## 1027 68.4 7.900 NA 25.8 13940.3000
## 1028 70.2 8.000 NA 24.4 17080.5000
## 1029 70.3 8.100 NA 23.5 3289.3000
## 1030 68.8 8.200 NA 23.5 2987.4000
## 1031 NA 8.400 7291.0 NA 3170.5000
## 1032 NA 9.100 6756.0 NA 3518.3000
## 1033 NA 9.600 6343.0 NA 4834.8000
## 1034 NA 13.600 5669.0 NA 6497.4000
## 1035 NA 14.000 NA NA 5978.7000
## 1036 NA 14.000 NA NA 6257.0000
## 1037 NA 14.200 NA NA 8172.2000
## 1038 NA 14075.000 NA NA 10748.8000
## 1039 NA 14056.000 NA NA 14129.7000
## 1040 NA 13933.000 NA NA 16381.8000
## 1041 NA 3.200 NA 13.5 1244.0000
## 1042 NA 2.800 NA 13.1 1641.5000
## 1043 NA 6.600 NA 16.8 1453.8000
## 1044 NA 5.200 NA 15.7 1761.4000
## 1045 NA 5.300 NA 14.4 1943.9000
## 1046 NA 5.200 NA 13.2 2205.6000
## 1047 NA NA NA 0.3 NA
## 1048 NA NA NA 0.4 NA
## 1049 NA NA NA 0.5 NA
## 1050 NA NA NA 0.7 NA
## 1051 NA NA NA 0.9 NA
## 1052 NA NA NA 1.0 NA
## 1053 NA NA NA 1.0 NA
## 1054 NA NA NA 1.1 NA
## 1055 NA NA NA NA NA
## 1056 NA NA NA NA 5.9000
## 1057 NA 0.300 238.0 NA 23.2000
## 1058 NA 0.300 450.0 NA 12.2000
## 1059 NA 0.300 NA NA 5.0000
## 1060 NA 0.400 NA NA 4.0000
## 1061 NA 0.400 NA NA 10.8000
## 1062 NA 0.500 NA NA 41.7000
## 1063 NA 0.500 NA NA NA
## 1064 NA 0.700 NA NA NA
## 1065 NA NA NA NA NA
## 1066 NA 0.450 NA 12.3 NA
## 1067 NA 0.525 NA 13.0 NA
## 1068 NA 0.525 NA 13.1 NA
## 1069 NA 0.525 NA 13.1 NA
## 1070 NA 0.515 NA 13.2 221.8090
## 1071 NA 0.525 NA 14.4 339.3265
## 1072 NA 0.465 NA 15.1 468.1961
## 1073 NA 0.480 NA 15.3 581.7378
## 1074 NA 0.425 NA 15.3 1166.3431
## 1075 4.4 0.538 NA 15.2 1357.7000
## 1076 5.9 0.660 NA 14.5 1564.8000
## 1077 6.5 0.590 NA 14.6 2340.0000
## 1078 8.0 0.990 NA 15.4 3196.6000
## 1079 8.2 0.435 NA 15.7 2660.0000
## 1080 8.2 0.510 NA 11.1 2670.0000
## 1081 NA 0.500 1053.0 NA 2210.0000
## 1082 NA 0.500 1310.0 NA 3310.0000
## 1083 NA 0.700 4002.0 NA 3090.0000
## 1084 NA 1.000 NA NA 3030.0000
## 1085 NA 1.600 NA NA 25.8000
## 1086 NA 2.000 NA NA 234.0000
## 1087 NA 2.900 NA NA 460.8000
## 1088 NA 3.100 NA NA 549.1000
## 1089 NA 3.300 NA NA 496.7000
## 1090 NA 22.300 NA 45.3 NA
## 1091 NA 20.000 NA 47.1 NA
## 1092 NA 14.600 NA 52.4 NA
## 1093 NA 13.900 NA 56.7 NA
## 1094 NA 12.800 NA 57.6 NA
## 1095 NA 12.200 NA 57.8 NA
## 1096 NA 11.600 NA 56.2 6896.0000
## 1097 NA 11.400 NA 54.8 9711.0000
## 1098 NA 10.800 NA 52.7 9819.0000
## 1099 NA 10.700 NA 50.4 11403.0000
## 1100 NA 10.500 NA 47.1 12451.0000
## 1101 65.6 10.400 NA 43.1 16067.5000
## 1102 66.8 10.600 NA 40.9 21324.4000
## 1103 67.5 10.900 NA 38.8 27352.3000
## 1104 68.7 11.300 NA 37.5 36822.5000
## 1105 70.3 12.500 NA 37.1 30168.0000
## 1106 71.5 13.400 NA 37.6 35115.7000
## 1107 NA 14.100 14591.0 NA 31712.2000
## 1108 NA 14.900 16145.0 NA 34134.1000
## 1109 NA 16.700 17033.0 NA 39344.0000
## 1110 NA 20.300 15675.0 NA 40144.1000
## 1111 NA 22.100 NA NA 45561.9000
## 1112 NA 25.200 NA NA 53826.4000
## 1113 NA 25.300 NA NA 59687.0000
## 1114 NA 26.200 NA NA 56631.5000
## 1115 NA 27.100 NA NA 57909.7000
## 1116 NA 28.200 NA NA 60529.2000
## 1117 NA 22.000 NA 43.3 NA
## 1118 NA 20.400 NA 48.8 NA
## 1119 NA 20.600 NA 54.3 NA
## 1120 NA 19.700 NA 55.2 NA
## 1121 NA 19.200 NA 55.4 NA
## 1122 NA 18.600 NA 55.2 3082.0000
## 1123 NA 18.200 NA 53.2 5732.0000
## 1124 NA 17.400 NA 51.4 7425.0000
## 1125 NA 17.300 NA 49.1 9047.0000
## 1126 NA 17.300 NA 46.8 11405.0000
## 1127 NA 12.600 NA 44.2 14436.0000
## 1128 75.0 13.500 NA 41.4 22073.8000
## 1129 73.0 13.900 NA 38.8 33527.3000
## 1130 74.0 13.900 NA 37.2 41087.8000
## 1131 73.0 14.500 NA 35.7 47957.6000
## 1132 73.4 14.700 NA 35.3 21259.3000
## 1133 73.8 14.700 NA 35.4 24179.8000
## 1134 NA 14.900 2600.0 NA 31147.7000
## 1135 NA 16.700 2635.0 NA 30453.7000
## 1136 NA 17.600 1035.0 NA 36653.0000
## 1137 NA 18.000 1374.0 NA 44512.8000
## 1138 NA 18.300 NA NA 52217.6000
## 1139 NA 19.000 NA NA 51520.6000
## 1140 NA 19.600 NA NA 55146.9000
## 1141 NA 19.600 NA NA 59888.4000
## 1142 NA 19.300 NA NA 65979.0000
## 1143 NA 19.400 NA NA 77259.7000
## 1144 NA 16.200 NA 35.6 NA
## 1145 NA 18.100 NA 38.1 NA
## 1146 NA 14.300 NA 43.6 NA
## 1147 NA 12.600 NA 44.0 NA
## 1148 NA 11.900 NA 43.6 NA
## 1149 NA 11.500 NA 42.7 NA
## 1150 NA 11.100 NA 41.3 4067.0000
## 1151 NA 11.000 NA 39.3 4352.0000
## 1152 NA 10.400 NA 37.3 5482.0000
## 1153 NA 10.100 NA 33.6 7326.0000
## 1154 NA 10.200 NA 31.0 9512.1000
## 1155 66.0 10.600 NA 30.5 14511.0000
## 1156 67.0 10.700 NA 28.5 19012.0000
## 1157 70.0 10.800 NA 26.3 24222.1000
## 1158 71.0 9.400 NA 25.1 32060.1000
## 1159 72.0 9.600 NA 25.4 12892.2000
## 1160 74.0 11.700 NA 25.5 12014.9000
## 1161 NA 10.200 3945.0 NA 16655.7000
## 1162 NA 13.100 4524.0 NA 21177.0000
## 1163 NA 13.400 4459.0 NA 26458.9000
## 1164 NA 14.100 4715.0 NA 32103.8000
## 1165 NA 14.600 NA NA 42727.9000
## 1166 NA 15.500 NA NA 41069.2000
## 1167 NA 16.000 NA NA 42756.4000
## 1168 NA 15.400 NA NA 45034.4000
## 1169 NA 15.800 NA NA 50576.1000
## 1170 NA 16.100 NA NA 52753.1000
## 1171 NA 3.600 NA 13.8 1678.0000
## 1172 NA 3.900 NA 13.2 2418.0000
## 1173 NA 3.800 NA 12.3 4082.0000
## 1174 NA 3.700 NA 11.4 4057.5000
## 1175 75.0 4.000 NA 11.4 5175.3000
## 1176 77.0 3.900 NA 10.1 6656.2000
## 1177 80.0 4.300 NA 9.2 8272.9000
## 1178 79.0 3.900 NA 9.0 10840.4000
## 1179 82.0 4.500 NA 8.7 2503.3000
## 1180 81.0 4.100 NA 8.7 281.0000
## 1181 NA 4.300 524.0 NA 4273.8000
## 1182 NA 4.200 727.0 NA 6089.3000
## 1183 NA 4.500 588.0 NA 6900.5000
## 1184 NA 5.100 457.0 NA 6568.1000
## 1185 NA 5.600 NA NA 8340.9000
## 1186 NA 5.900 NA NA 9495.7000
## 1187 NA 5.900 NA NA 10337.7000
## 1188 NA 6.300 NA NA 11198.4000
## 1189 NA 6.700 NA NA 13312.7000
## 1190 NA 6.700 NA NA 15218.3000
## 1191 NA 13.000 NA 37.1 0.4190
## 1192 NA 11.400 NA 40.2 0.7030
## 1193 NA 11.700 NA 29.9 1593.0000
## 1194 NA 10.800 NA 29.7 2195.0000
## 1195 NA 10.900 NA 29.3 2079.0000
## 1196 NA 7.100 NA 28.5 2108.0000
## 1197 NA 6.900 NA 27.2 3900.0000
## 1198 NA 7.000 NA 25.8 4984.0000
## 1199 NA 6.900 NA 24.6 5926.0000
## 1200 NA 6.800 NA 23.3 6735.0000
## 1201 NA 6.800 NA 22.0 7668.8000
## 1202 72.0 6.800 NA 20.5 8703.4000
## 1203 70.7 6.800 NA 19.2 10254.6000
## 1204 71.3 6.785 NA 18.3 11964.0000
## 1205 69.4 6.785 NA 17.6 14777.1000
## 1206 67.5 6.755 NA 17.0 4189.2000
## 1207 66.5 7.835 NA 17.0 4743.6000
## 1208 NA 7.895 5364.0 NA 5178.7000
## 1209 NA 7.400 5759.0 NA 5960.0000
## 1210 NA 9.100 5464.0 NA 6850.4000
## 1211 NA 9.700 5342.0 NA 7974.8000
## 1212 NA 9.700 NA NA 8374.5000
## 1213 NA 9.400 NA NA 10258.8000
## 1214 NA 9.700 NA NA 11439.1000
## 1215 NA 9.700 NA NA 13431.4000
## 1216 NA 10.400 NA NA 15812.0000
## 1217 NA 10.500 NA NA 18320.4000
## 1218 NA 28.000 NA 65.1 676.0000
## 1219 NA 30.400 NA 70.6 1009.0000
## 1220 NA 21.300 NA 73.0 3300.0000
## 1221 NA 19.000 NA 73.8 3663.0000
## 1222 NA 18.800 NA 73.8 4567.0000
## 1223 NA 17.900 NA 73.3 5108.0000
## 1224 NA 17.100 NA 70.4 7771.0000
## 1225 NA 16.700 NA 66.9 11223.0000
## 1226 NA 16.400 NA 63.7 15971.0000
## 1227 NA 16.100 NA 60.4 22749.0000
## 1228 NA 17.400 NA 56.7 27289.0000
## 1229 68.5 14.800 NA 52.5 34031.6000
## 1230 69.7 15.100 NA 49.7 44318.1000
## 1231 69.8 15.400 NA 46.8 55604.2000
## 1232 69.0 15.800 NA 45.5 70708.9000
## 1233 68.3 16.400 NA 45.0 30425.2000
## 1234 68.1 16.900 NA 45.5 26841.1000
## 1235 NA 17.300 3864.0 NA 33938.5000
## 1236 NA 18.500 15146.0 NA 41493.2000
## 1237 NA 21.700 12968.0 NA 45266.7000
## 1238 NA 24.000 16266.0 NA 48370.0000
## 1239 NA 24.400 NA NA 50964.9000
## 1240 NA 25.100 NA NA 52232.1000
## 1241 NA 26.000 NA NA 51520.3000
## 1242 NA 27.100 NA NA 63089.0000
## 1243 NA 28.400 NA NA 69277.2000
## 1244 NA 29.300 NA NA 72965.1000
## 1245 NA 4.900 NA 23.9 1828.0000
## 1246 NA 4.800 NA 23.4 2474.0000
## 1247 NA 4.800 NA 21.9 2927.0000
## 1248 NA 4.800 NA 20.3 3400.0000
## 1249 59.3 4.800 NA 19.2 4164.3000
## 1250 59.6 4.800 NA 18.0 5252.0000
## 1251 60.5 4.800 NA 16.4 6789.8000
## 1252 56.8 4.200 NA 13.7 8394.1000
## 1253 57.4 4.400 NA 13.6 2148.9000
## 1254 59.9 4.400 NA 13.5 2418.4000
## 1255 NA 4.500 6142.0 NA 2928.0000
## 1256 NA 5.200 5111.0 NA 3450.6000
## 1257 NA 6.200 4599.0 NA 4596.3000
## 1258 NA 6.500 3703.0 NA 5933.4000
## 1259 NA 7.400 NA NA 6260.2000
## 1260 NA 7.200 NA NA 5691.4000
## 1261 NA 7.200 NA NA 6515.4000
## 1262 NA 7.100 NA NA 7914.5000
## 1263 NA 7.200 NA NA 9554.1000
## 1264 NA 7.500 NA NA 10124.8000
## 1265 NA 2.300 NA 16.0 1521.0000
## 1266 NA 2.300 NA 15.0 1862.0000
## 1267 NA 2.200 NA 14.1 2293.0000
## 1268 NA 2.100 NA 13.1 2700.0000
## 1269 56.9 2.200 NA 11.9 3466.3000
## 1270 57.7 2.400 NA 11.1 4132.0000
## 1271 57.5 2.500 NA 11.0 5734.5000
## 1272 55.6 2.800 NA 10.4 7287.2000
## 1273 54.7 2.900 NA 10.6 1704.0000
## 1274 57.4 3.300 NA 10.4 1734.3000
## 1275 NA 3.400 1280.0 NA 2110.9000
## 1276 NA 3.800 845.0 NA 2793.6000
## 1277 NA 3.700 NA 21.2 1578.0000
## 1278 NA 3.700 NA 20.2 1928.0000
## 1279 NA 2.700 NA 14.7 1965.0000
## 1280 NA 2.500 NA 13.6 2487.0000
## 1281 44.1 2.500 NA 12.4 3138.9000
## 1282 45.2 2.500 NA 11.5 3681.9000
## 1283 44.0 2.500 NA 10.8 5595.1000
## 1284 46.0 2.700 NA 10.4 6443.7000
## 1285 46.2 2.900 NA 10.1 1822.0000
## 1286 49.2 3.000 NA 10.2 1920.0000
## 1287 NA 3.000 3119.0 NA 2102.2000
## 1288 NA 3.000 4582.0 NA 3314.2000
## 1289 NA 3.900 4640.0 NA 3923.2000
## 1290 NA 4.400 3376.0 NA 5021.1000
## 1291 NA 3.800 NA 16.3 1315.0000
## 1292 NA 3.900 NA 15.5 2354.0000
## 1293 NA 3.800 NA 14.9 3683.0000
## 1294 NA 3.800 NA 13.8 4538.0000
## 1295 69.3 3.900 NA 12.9 5762.5000
## 1296 67.6 4.000 NA 12.3 7246.9000
## 1297 66.5 4.100 NA 11.4 9013.3000
## 1298 65.3 4.200 NA 11.3 11291.5000
## retail_growth rni schools servises volume_electr volume_manufact
## 1 NA 6.60 91 0.1470 NA NA
## 2 NA 2.90 99 0.2080 NA NA
## 3 NA -6.10 107 432.6000 NA NA
## 4 NA -6.20 107 694.6000 NA NA
## 5 NA -4.90 108 1035.4000 NA NA
## 6 NA -3.10 110 1214.8000 NA NA
## 7 NA -3.90 110 1899.9000 NA NA
## 8 NA -3.70 112 2602.7000 NA NA
## 9 NA -3.90 110 3791.1000 NA NA
## 10 NA -3.70 120 5101.4000 NA NA
## 11 NA -3.50 120 6815.7000 NA NA
## 12 114.1 -2.80 117 8581.9000 NA NA
## 13 112.5 -3.40 116 12542.6000 12025.8 20147.2
## 14 120.0 -2.90 112 15781.1000 6049.7 23958.7
## 15 116.0 -1.80 109 20357.7000 15005.6 27165.7
## 16 148.9 -0.60 105 NA 8568.8 29897.5
## 17 92.5 0.30 104 NA 10071.1 25216.5
## 18 114.5 0.60 NA NA 11820.1 37013.1
## 19 107.7 0.30 NA NA 12032.5 37014.4
## 20 113.2 1.10 NA NA 12533.6 42210.9
## 21 108.4 1.80 NA NA 15516.9 48911.4
## 22 103.6 2.00 NA NA 17508.3 49084.9
## 23 84.5 2.00 NA NA 20020.2 58496.9
## 24 NA 2.20 NA NA 18662.1 62448.1
## 25 NA 0.50 NA NA 22139.4 68856.3
## 26 NA -0.60 NA NA 23380.3 74583.9
## 27 NA -1.60 NA NA 21122.0 87569.4
## 28 NA -6.40 46 621.0000 NA NA
## 29 NA -6.10 45 916.6000 NA NA
## 30 NA -6.90 47 1235.9000 NA NA
## 31 NA -5.50 47 1566.1000 NA NA
## 32 150.4 -6.50 47 1728.2000 NA NA
## 33 106.0 -7.80 48 2344.2000 2726.9 6180.7
## 34 105.4 -6.10 47 2699.6000 3241.1 7255.6
## 35 111.2 -4.70 43 2943.6000 3255.8 7525.1
## 36 107.9 -3.00 40 NA 3904.3 9780.6
## 37 89.0 -2.20 34 NA 4361.5 14809.6
## 38 116.5 -3.40 NA NA 6025.3 18199.8
## 39 104.7 -2.70 NA NA 6971.4 20705.2
## 40 115.0 -1.40 NA NA 7374.3 24051.1
## 41 111.6 -1.30 NA NA 7470.0 24717.2
## 42 105.3 -2.00 NA NA 7725.2 25546.0
## 43 99.0 -0.80 NA NA 7435.3 29810.8
## 44 NA -3.10 NA NA 7845.2 35170.4
## 45 NA -4.90 NA NA 7375.7 34161.5
## 46 NA -5.60 NA NA 7087.4 30656.3
## 47 NA -6.10 NA NA 7088.5 35900.4
## 48 NA -7.00 27 273.9000 NA NA
## 49 NA -8.00 27 371.2000 NA NA
## 50 NA -8.00 27 528.2000 NA NA
## 51 NA -7.50 27 797.8000 NA NA
## 52 116.6 -7.70 27 890.5000 NA NA
## 53 129.4 -10.00 27 1079.4000 1380.1 3883.2
## 54 121.2 -8.10 26 1377.1000 1754.9 5309.4
## 55 117.8 -6.80 25 1536.7000 1420.9 5858.1
## 56 131.2 -5.90 25 NA 1272.2 7950.7
## 57 97.3 -4.60 24 NA 1909.7 7378.8
## 58 116.9 -5.30 NA NA 2231.4 7962.5
## 59 110.4 -4.60 NA NA 2056.4 8960.5
## 60 111.8 -3.70 NA NA 1964.2 10692.2
## 61 98.3 -3.70 NA NA 1823.8 11787.1
## 62 106.7 -4.40 NA NA 1835.7 15419.1
## 63 97.3 -4.10 NA NA 1911.4 15638.2
## 64 NA -5.80 NA NA 2031.9 14122.2
## 65 NA -6.80 NA NA 2124.6 14878.8
## 66 NA -7.30 NA NA 2289.5 14277.8
## 67 NA -7.50 NA NA 1830.9 17400.3
## 68 NA 3.80 84 NA NA NA
## 69 NA 1.80 92 0.1980 NA NA
## 70 NA -4.80 113 720.9000 NA NA
## 71 NA -4.10 118 879.0000 NA NA
## 72 NA -4.20 114 1244.0000 NA NA
## 73 NA -4.40 120 2926.0000 NA NA
## 74 NA -5.20 119 4551.0000 NA NA
## 75 NA -4.80 120 7266.0000 NA NA
## 76 NA -4.90 122 10565.0000 NA NA
## 77 NA -4.10 131 13588.0000 NA NA
## 78 NA -3.90 127 18883.0000 NA NA
## 79 109.2 -2.80 129 21153.9000 NA NA
## 80 119.4 -3.20 128 30861.3000 22537.8 27204.2
## 81 115.7 -3.10 125 36751.3000 23738.8 27998.4
## 82 120.1 -1.80 121 49353.5000 31877.5 33898.8
## 83 146.9 -0.40 111 NA 42698.9 40776.8
## 84 94.3 0.30 104 NA 47073.2 36830.6
## 85 106.3 0.80 NA NA 57682.9 56120.4
## 86 114.0 1.00 NA NA 67405.1 85624.3
## 87 116.7 2.80 NA NA 69483.2 144684.4
## 88 100.7 3.40 NA NA 76031.7 165680.5
## 89 107.8 4.40 NA NA 65183.7 220553.2
## 90 87.8 5.60 NA NA 73570.7 247434.4
## 91 103.5 6.00 NA NA 82419.2 239754.5
## 92 106.9 5.20 NA NA 80400.6 254416.1
## 93 112.8 4.30 NA NA 83524.6 314738.3
## 94 98.8 4.00 NA NA 85536.6 140668.2
## 95 NA -7.30 29 461.0000 NA NA
## 96 NA -6.60 29 645.0000 NA NA
## 97 NA -6.60 33 829.0000 NA NA
## 98 NA -4.90 33 1033.0000 NA NA
## 99 121.0 -4.20 33 1662.7000 NA NA
## 100 115.0 -5.30 32 1719.6000 676.8 4953.2
## 101 180.0 -4.20 31 2004.2000 714.5 5386.2
## 102 112.9 -3.60 30 2586.6000 989.3 5673.6
## 103 154.0 -3.00 27 NA 1221.2 11187.6
## 104 113.2 -2.20 27 NA 1700.7 8614.6
## 105 123.9 -2.40 NA NA 1939.5 10936.6
## 106 100.6 -2.30 NA NA 2100.1 15743.8
## 107 108.9 -0.80 NA NA 1904.6 22793.5
## 108 102.3 -0.50 NA NA 1832.3 21255.8
## 109 114.7 0.04 NA NA NA 22305.2
## 110 90.3 0.10 NA NA 1064.0 23031.8
## 111 90.3 0.10 NA NA 1006.2 23692.5
## 112 99.4 -0.70 NA NA 650.0 21889.2
## 113 101.0 -1.00 NA NA 931.4 20720.9
## 114 102.5 -2.30 NA NA 641.3 17211.2
## 115 NA -5.60 40 1311.0000 NA NA
## 116 NA -4.90 40 1843.0000 NA NA
## 117 NA -5.40 44 1933.0000 NA NA
## 118 NA -4.90 43 2474.0000 NA NA
## 119 109.5 -3.70 43 4148.6000 NA NA
## 120 117.6 -4.40 43 4976.0000 1591.0 7720.9
## 121 135.8 -3.70 43 5432.6000 1973.6 12368.5
## 122 183.1 -2.80 43 7185.8000 1866.9 20432.4
## 123 126.7 -2.00 38 NA 2107.6 28561.3
## 124 110.9 -0.50 36 NA 3777.5 21205.9
## 125 126.4 -1.20 NA NA 3134.7 24384.0
## 126 117.1 -1.30 NA NA 3353.5 31847.1
## 127 121.8 0.20 NA NA 3327.8 39681.7
## 128 102.4 0.90 NA NA 3509.9 39485.9
## 129 105.4 1.40 NA NA 1949.7 38180.8
## 130 103.8 1.30 NA NA 2100.2 42681.8
## 131 101.4 1.00 NA NA 2502.5 44114.7
## 132 105.5 0.30 NA NA 1893.0 45033.2
## 133 108.4 0.70 NA NA 2029.7 51432.0
## 134 102.9 -0.70 NA NA 2001.3 48809.3
## 135 NA -5.00 94 3444.0000 NA NA
## 136 NA -4.70 94 4627.0000 NA NA
## 137 NA -4.30 95 5197.0000 NA NA
## 138 NA -3.90 95 6198.0000 NA NA
## 139 113.2 -2.90 95 8970.7000 NA NA
## 140 117.6 -3.30 95 11865.3000 2253.9 3673.9
## 141 116.6 -2.40 90 13602.6000 2204.4 4444.0
## 142 128.2 -0.70 84 19932.7000 2960.4 5896.4
## 143 133.5 0.50 78 NA 3032.0 6890.0
## 144 104.9 1.00 74 NA 4283.0 6916.4
## 145 119.0 1.70 NA NA 3449.3 7808.9
## 146 121.3 1.70 NA NA 4861.2 9538.4
## 147 126.8 3.20 NA NA NA 10522.8
## 148 120.7 3.90 NA NA NA 11155.0
## 149 105.6 4.80 NA NA NA 9014.9
## 150 91.6 4.50 NA NA 12006.6 7679.6
## 151 108.2 5.00 NA NA 14241.9 7533.7
## 152 107.5 3.90 NA NA 12568.6 7185.2
## 153 110.9 3.80 NA NA 12992.5 7097.8
## 154 104.1 2.80 NA NA 12860.9 6980.8
## 155 NA 8.30 12 0.0110 NA NA
## 156 NA 0.90 8 13.2000 NA NA
## 157 NA 0.03 7 34.0000 NA NA
## 158 NA 2.30 7 70.4000 NA NA
## 159 NA 3.00 7 57.1000 NA NA
## 160 NA 1.30 7 45.8000 NA NA
## 161 NA -1.00 7 76.6000 NA NA
## 162 NA 2.20 7 115.4000 NA NA
## 163 NA 4.10 7 192.1000 NA NA
## 164 NA 5.50 7 233.2000 NA NA
## 165 136.9 5.60 7 303.6000 NA NA
## 166 117.0 3.10 7 371.1000 253.0 40.6
## 167 NA 2.50 135 0.3520 NA NA
## 168 NA -5.20 143 1152.0000 NA NA
## 169 NA -4.70 146 2645.0000 NA NA
## 170 NA -4.10 146 3311.0000 NA NA
## 171 NA -4.10 148 3898.0000 NA NA
## 172 NA -5.50 152 4938.4000 NA NA
## 173 NA -5.50 152 7349.4000 NA NA
## 174 NA -4.20 153 10506.2000 NA NA
## 175 NA -3.30 157 14121.3000 NA NA
## 176 NA -2.80 157 19224.4000 NA NA
## 177 113.2 -1.90 155 23683.6000 NA NA
## 178 114.0 -2.40 154 28294.3000 22103.2 78562.7
## 179 120.7 -0.80 153 33744.6000 20582.0 102142.7
## 180 126.8 -0.30 143 37987.5000 17166.2 121935.5
## 181 113.6 1.30 138 NA 22228.5 126070.7
## 182 89.6 2.60 138 NA 26587.9 99442.6
## 183 96.4 2.50 NA NA 28636.8 150180.7
## 184 120.9 2.40 NA NA 34372.4 178504.8
## 185 127.1 3.30 NA NA 39769.4 205027.4
## 186 101.0 3.80 NA NA 44148.2 215188.0
## 187 99.2 4.40 NA NA 46783.9 262088.2
## 188 80.4 5.10 NA NA 45350.1 300869.6
## 189 106.8 4.90 NA NA 46097.9 286930.4
## 190 111.8 2.70 NA NA 46618.8 290052.4
## 191 113.8 1.80 NA NA 53888.0 332927.7
## 192 104.8 0.80 NA NA 51629.4 375971.4
## 193 NA -7.40 26 164.5000 NA NA
## 194 NA -6.60 26 258.3000 NA NA
## 195 NA -7.50 27 348.6000 NA NA
## 196 NA -7.70 27 561.5000 NA NA
## 197 109.2 -5.80 27 681.8000 NA NA
## 198 104.5 -6.90 27 1020.0000 925.8 12782.8
## 199 123.4 -4.30 26 1332.3000 1918.1 15797.4
## 200 129.3 -3.30 27 1672.1000 747.2 17647.5
## 201 83.7 -1.70 27 NA 1506.9 22702.6
## 202 121.0 -0.70 27 NA 1374.9 15877.4
## 203 105.6 -1.20 NA NA 1809.4 20188.1
## 204 129.1 -0.60 NA NA 1829.6 24928.3
## 205 94.1 -0.30 NA NA 1796.4 24924.6
## 206 110.5 -0.90 NA NA 1601.4 24567.5
## 207 112.8 -1.10 NA NA 1330.3 25068.7
## 208 89.1 -0.40 NA NA 1796.5 26645.4
## 209 107.0 0.40 NA NA 2769.4 30157.2
## 210 106.8 -2.60 NA NA 2507.5 33665.5
## 211 135.3 -3.30 NA NA 2470.7 33677.1
## 212 110.2 -3.60 NA NA 3131.7 37601.2
## 213 NA -8.50 22 75.4000 NA NA
## 214 NA -7.40 22 120.9000 NA NA
## 215 NA -5.60 22 202.9000 NA NA
## 216 NA -8.80 23 218.9000 NA NA
## 217 101.3 -6.60 23 301.5000 NA NA
## 218 107.5 -8.40 23 376.0000 272.5 1638.9
## 219 NA 2.00 52 809.5000 NA NA
## 220 NA 3.70 52 1345.5000 NA NA
## 221 NA 5.10 52 2531.7000 NA NA
## 222 NA 5.80 56 3092.2000 NA NA
## 223 101.6 5.10 53 4407.9000 NA NA
## 224 109.4 4.30 53 5125.3000 4483.6 167306.9
## 225 118.6 4.90 49 5196.6000 9592.6 261559.7
## 226 112.1 6.00 48 5365.5000 9653.2 321496.2
## 227 115.4 6.10 46 NA 10644.1 235597.1
## 228 69.4 5.90 45 NA 11600.8 229483.3
## 229 90.5 5.90 NA NA 12673.3 309694.3
## 230 139.7 7.10 NA NA 12848.2 319747.7
## 231 150.2 9.30 NA NA NA NA
## 232 93.9 9.00 NA NA NA NA
## 233 114.0 9.50 NA NA NA NA
## 234 108.5 9.40 NA NA NA NA
## 235 114.6 8.30 NA NA 16673.0 426957.6
## 236 99.5 7.90 NA NA 16015.3 465321.7
## 237 105.7 7.40 NA NA 16929.3 614857.6
## 238 110.7 7.00 NA NA 17156.8 893656.8
## 239 NA 7.60 76 NA NA NA
## 240 NA 4.60 84 0.1860 NA NA
## 241 NA -4.30 98 1499.0000 NA NA
## 242 NA -4.40 103 2448.0000 NA NA
## 243 NA -3.80 102 2400.0000 NA NA
## 244 NA -3.30 101 3131.5000 NA NA
## 245 NA -4.40 105 4089.3000 NA NA
## 246 NA -4.40 105 5133.4000 NA NA
## 247 NA -3.20 104 7777.4000 NA NA
## 248 NA -3.60 120 10121.5000 NA NA
## 249 NA -4.20 116 12619.4000 NA NA
## 250 119.0 -4.10 115 16112.9000 6468.9 8325.6
## 251 119.0 -3.80 117 19910.5000 8101.9 9514.5
## 252 113.7 -3.00 110 24040.5000 11018.2 14461.0
## 253 110.1 -2.10 112 28821.1000 11007.9 15974.7
## 254 118.9 -2.10 109 NA 13122.4 18478.6
## 255 86.8 -1.50 109 NA 19513.6 24665.1
## 256 86.8 -1.70 NA NA 20633.5 36804.1
## 257 100.3 -1.20 NA NA 21944.4 48794.7
## 258 117.2 -0.50 NA NA 22683.1 57011.9
## 259 97.4 0.10 NA NA 22729.4 88126.6
## 260 141.3 0.30 NA NA 24977.0 100380.3
## 261 100.9 1.20 NA NA 26441.9 81096.1
## 262 110.3 0.60 NA NA 29050.9 67166.8
## 263 113.8 -0.60 NA NA 31028.2 70325.1
## 264 110.4 -1.30 NA NA 36682.9 90833.4
## 265 110.0 -2.20 NA NA 36046.4 101417.1
## 266 NA -8.40 32 419.3000 NA NA
## 267 NA -9.10 32 602.1000 NA NA
## 268 NA -8.50 31 648.2000 NA NA
## 269 NA -8.60 31 758.3000 NA NA
## 270 106.0 -8.70 28 1065.3000 3054.9 695.3
## 271 114.0 -8.30 28 1333.7000 3980.2 791.7
## 272 103.2 -6.90 26 1612.9000 3956.5 775.2
## 273 112.9 -5.10 27 1822.7000 3743.8 904.7
## 274 152.4 -4.40 26 NA 2461.4 1282.3
## 275 84.6 -2.10 26 NA 2789.1 3487.7
## 276 107.3 -3.80 NA NA 2986.1 3209.5
## 277 140.2 -2.10 NA NA 4234.1 4276.4
## 278 190.0 -1.10 NA NA 4313.7 6154.0
## 279 101.1 -1.80 NA NA 4267.3 7082.7
## 280 87.8 -0.60 NA NA 4510.6 5915.3
## 281 89.2 -0.40 NA NA 4708.7 6813.7
## 282 88.3 -2.30 NA NA 3939.9 5750.9
## 283 86.4 -1.60 NA NA 4297.2 4162.3
## 284 81.3 -1.60 NA NA 4882.2 4029.1
## 285 227.7 -2.90 NA NA 5262.6 3628.8
## 286 NA -3.90 34 1183.4000 NA NA
## 287 NA -4.10 35 1732.3000 NA NA
## 288 NA -3.90 39 1936.1000 NA NA
## 289 NA -4.40 39 2392.4000 NA NA
## 290 114.0 -4.30 39 2713.0000 930.7 2257.0
## 291 115.0 -5.40 38 3465.5000 1127.6 3444.6
## 292 106.7 -3.70 36 5072.9000 1076.4 3172.2
## 293 106.4 -2.50 36 5880.3000 1306.3 3287.1
## 294 121.0 -2.90 34 NA 1659.8 3441.9
## 295 78.3 -1.70 34 NA 1736.1 3428.1
## 296 105.0 -2.60 NA NA 2190.2 4155.4
## 297 125.2 -1.60 NA NA 2479.6 5672.7
## 298 149.5 -0.20 NA NA 2565.0 6052.0
## 299 99.6 -0.60 NA NA 2542.3 8385.6
## 300 97.7 -1.20 NA NA 2948.3 9377.2
## 301 92.3 -0.10 NA NA 2471.0 10280.4
## 302 105.4 -1.30 NA NA 2439.5 10243.5
## 303 95.3 -2.50 NA NA 2386.0 10410.0
## 304 173.6 -3.80 NA NA 1519.1 13631.6
## 305 116.7 -4.40 NA NA 1529.8 14391.9
## 306 NA -6.10 28 748.2000 NA NA
## 307 NA -5.50 28 1090.5000 NA NA
## 308 NA -5.30 30 1354.6000 NA NA
## 309 NA -5.90 30 1587.7000 NA NA
## 310 116.0 -5.30 30 2076.8000 515.2 3675.1
## 311 141.0 -6.50 29 2857.1000 1023.1 4189.1
## 312 115.7 -4.50 45 3774.7000 1334.9 3606.2
## 313 127.8 -3.90 45 4201.2000 1188.5 4268.1
## 314 42.1 -3.00 42 NA 1757.2 4661.3
## 315 84.9 -1.80 41 NA 1850.4 7577.7
## 316 167.2 -1.10 NA NA 2362.9 12554.0
## 317 73.7 -1.20 NA NA 3269.6 14703.6
## 318 138.5 -0.20 NA NA 4267.6 13680.0
## 319 106.9 0.40 NA NA 4631.6 18485.1
## 320 139.6 1.10 NA NA 5892.8 20123.4
## 321 85.5 2.00 NA NA 5306.5 18093.5
## 322 95.6 1.50 NA NA 2875.9 16148.3
## 323 87.8 0.50 NA NA 2842.0 16424.1
## 324 83.2 0.60 NA NA 2801.8 17829.6
## 325 116.6 -0.60 NA NA 2684.9 20378.8
## 326 NA 7.10 36 NA NA NA
## 327 NA 4.50 38 0.1030 NA NA
## 328 NA -2.50 42 286.0000 NA NA
## 329 NA -2.90 46 474.6000 NA NA
## 330 NA -2.50 49 652.6000 NA NA
## 331 NA -2.50 49 687.3000 NA NA
## 332 NA -3.20 51 1065.4000 NA NA
## 333 NA -3.30 51 1794.0000 NA NA
## 334 NA -3.10 50 2839.1000 NA NA
## 335 NA -3.20 48 3160.9000 NA NA
## 336 NA -2.90 47 5700.6000 NA NA
## 337 117.9 -1.80 47 6769.0000 2531.5 8562.3
## 338 118.1 -1.60 47 8633.4000 3905.4 8801.9
## 339 120.4 -1.50 51 10651.1000 5957.5 10822.2
## 340 121.5 0.40 49 13132.8000 5683.2 12814.3
## 341 113.9 2.20 45 NA 6850.4 13837.0
## 342 85.2 2.70 46 NA 4241.4 15126.0
## 343 105.8 3.30 NA NA 4918.0 18873.2
## 344 117.0 2.10 NA NA 6015.1 23835.9
## 345 108.8 3.20 NA NA 6122.7 23790.8
## 346 101.2 4.10 NA NA 6554.9 22350.3
## 347 96.3 5.10 NA NA 7328.2 29505.8
## 348 82.1 5.10 NA NA 7425.2 33649.0
## 349 91.9 5.30 NA NA 6776.2 30627.4
## 350 92.0 4.20 NA NA 9149.0 32813.5
## 351 97.5 3.70 NA NA 8941.8 34932.3
## 352 100.1 2.10 NA NA 8609.0 36465.4
## 353 122.9 -1.10 NA NA 1222.3 1147.1
## 354 153.0 -1.20 NA NA 1197.4 1864.2
## 355 139.3 -1.10 NA NA 1186.7 1788.2
## 356 114.7 0.70 NA NA 613.7 1537.5
## 357 113.9 2.60 NA NA 639.4 1607.3
## 358 107.4 6.10 NA NA 667.5 999.9
## 359 105.1 4.80 NA NA 592.3 2223.7
## 360 97.7 3.30 NA NA 1145.3 1370.3
## 361 102.6 2.40 NA NA 1207.5 1498.8
## 362 96.6 1.20 NA NA 1141.5 667.2
## 363 NA -5.10 16 912.8000 NA NA
## 364 NA -5.50 18 1186.3000 NA NA
## 365 NA -6.30 18 1341.8000 NA NA
## 366 NA -5.70 17 1794.5000 NA NA
## 367 100.5 -4.60 19 2605.4000 925.9 1249.2
## 368 91.3 -4.70 19 2840.0000 1083.1 1777.0
## 369 108.1 -4.90 20 5119.5000 1854.9 2110.6
## 370 111.4 -3.40 20 6351.4000 1075.7 2735.4
## 371 102.7 -2.20 17 NA 1318.5 2967.4
## 372 90.8 -2.80 18 NA 1517.8 2231.8
## 373 118.6 -2.00 NA NA 1765.3 2947.4
## 374 120.3 -1.90 NA NA 1819.4 3176.3
## 375 120.9 -1.20 NA NA 1711.3 3337.2
## 376 109.4 -0.60 NA NA 1919.9 3146.9
## 377 132.0 -1.00 NA NA 2426.1 3353.3
## 378 92.1 0.90 NA NA 1684.2 3814.7
## 379 99.0 2.40 NA NA 1625.9 3423.3
## 380 96.1 1.50 NA NA 1780.9 2869.0
## 381 107.5 1.00 NA NA 1544.5 2943.1
## 382 100.2 -0.50 NA NA 1625.6 2563.5
## 383 NA -5.30 23 292.3000 NA NA
## 384 NA -4.90 23 373.8000 NA NA
## 385 NA -5.90 23 565.6000 NA NA
## 386 NA -5.60 23 698.5000 NA NA
## 387 113.7 -5.00 23 742.9000 4276.9 11913.9
## 388 103.2 -5.40 22 968.4000 5985.2 17169.7
## 389 93.8 -5.50 22 1036.9000 5525.2 16206.0
## 390 112.5 -4.40 22 1256.5000 6693.3 22068.4
## 391 95.9 -3.40 22 NA 8941.2 30224.1
## 392 106.4 -2.40 22 NA 9951.8 25239.6
## 393 112.5 -4.20 NA NA 12255.8 33558.0
## 394 157.4 -1.90 NA NA 14528.6 40904.3
## 395 140.3 -1.30 NA NA 15931.1 48428.4
## 396 112.0 -1.00 NA NA 17369.2 44465.4
## 397 117.1 -0.20 NA NA 20846.4 52798.2
## 398 97.4 1.10 NA NA 21068.1 74702.7
## 399 111.9 0.30 NA NA 20129.5 72378.7
## 400 102.7 -2.60 NA NA 24263.7 70979.8
## 401 109.1 -2.70 NA NA 26413.9 83500.1
## 402 95.4 -4.30 NA NA 22693.9 84207.8
## 403 NA -5.40 31 1107.2000 NA NA
## 404 NA -5.30 32 1591.3000 NA NA
## 405 NA -7.10 32 2592.9000 NA NA
## 406 NA -5.10 33 3173.0000 NA NA
## 407 121.2 -3.60 33 3791.3000 6398.0 1788.4
## 408 118.6 -3.50 33 4264.0000 5068.1 2248.0
## 409 111.7 -3.80 37 5087.0000 9498.0 1401.1
## 410 118.8 -2.10 37 5756.8000 2949.7 2658.0
## 411 112.5 -2.50 31 NA 7152.6 3440.0
## 412 106.4 -1.00 31 NA 8555.6 3649.7
## 413 110.5 -0.20 NA NA 8853.8 4659.3
## 414 101.9 -1.20 NA NA 10477.8 4255.4
## 415 102.3 0.10 NA NA 11627.8 4566.6
## 416 105.1 0.20 NA NA 13640.8 4770.8
## 417 106.3 0.60 NA NA 13199.0 7939.3
## 418 96.1 1.10 NA NA 12219.0 7877.7
## 419 80.6 1.80 NA NA 12557.1 7212.0
## 420 96.1 0.10 NA NA 12411.0 6888.5
## 421 108.4 -0.40 NA NA 13805.9 8020.0
## 422 98.4 -0.30 NA NA 14896.2 8116.6
## 423 NA 7.40 88 NA NA NA
## 424 NA 4.00 96 0.1640 NA NA
## 425 NA -4.60 104 724.8000 NA NA
## 426 NA -5.30 110 2668.9000 NA NA
## 427 NA -4.70 107 4040.8000 NA NA
## 428 NA -4.50 108 4624.7000 NA NA
## 429 NA -5.70 108 6013.1000 NA NA
## 430 NA -5.90 108 8698.6000 NA NA
## 431 NA -5.30 108 11751.7000 NA NA
## 432 NA -5.40 115 15641.1000 NA NA
## 433 NA -5.60 113 19873.9000 NA NA
## 434 109.6 -4.90 110 24794.9000 10026.5 17693.0
## 435 119.0 -5.00 110 32116.3000 11530.2 18120.1
## 436 116.2 -3.50 108 37926.1000 19035.0 17833.1
## 437 112.7 -3.00 101 44146.0000 12969.2 20446.8
## 438 130.8 -1.90 94 NA 16705.9 23091.2
## 439 93.0 -1.30 92 NA 20607.5 25280.1
## 440 124.8 -1.00 NA NA 24038.0 25175.3
## 441 104.4 -0.80 NA NA 27738.7 31208.5
## 442 121.4 1.10 NA NA 28758.9 33987.0
## 443 112.4 1.50 NA NA 32547.0 38165.4
## 444 109.9 1.60 NA NA 34197.1 41019.2
## 445 87.2 2.30 NA NA 31580.2 58423.7
## 446 103.2 1.50 NA NA 33304.2 56892.6
## 447 96.6 0.30 NA NA 31615.8 62073.0
## 448 NA 0.10 NA NA 33684.3 61764.1
## 449 NA -1.00 NA NA 38122.2 64080.7
## 450 NA -7.50 55 1295.2000 NA NA
## 451 NA -8.10 55 1654.3000 NA NA
## 452 NA -7.50 55 1420.0000 NA NA
## 453 NA -7.00 54 1726.7000 NA NA
## 454 106.1 -5.70 53 1999.9000 4368.2 35768.0
## 455 104.5 -7.10 51 2582.5000 5074.6 17968.6
## 456 107.1 -4.20 51 3448.8000 962.9 23557.4
## 457 118.9 -3.00 49 4028.9000 4908.4 37759.7
## 458 109.9 -2.30 48 NA 6491.4 41346.6
## 459 92.7 -1.90 48 NA 6789.0 20849.3
## 460 91.2 -2.80 NA NA 7193.5 36888.4
## 461 106.8 -3.20 NA NA 7697.2 53638.8
## 462 125.3 -1.40 NA NA 7965.0 55141.2
## 463 127.8 -1.20 NA NA 8461.8 47754.3
## 464 107.5 -1.40 NA NA 8933.9 80701.1
## 465 98.4 -1.00 NA NA 9577.5 95409.1
## 466 104.1 -1.70 NA NA 9133.4 92881.5
## 467 102.2 -2.80 NA NA 9524.2 127423.4
## 468 NA -3.90 NA NA 9819.4 143328.6
## 469 NA -4.90 NA NA 11512.8 124466.3
## 470 NA 7.80 28 NA NA NA
## 471 NA 7.90 30 0.0650 NA NA
## 472 NA -1.60 28 280.9000 NA NA
## 473 NA -1.50 28 368.4000 NA NA
## 474 NA -1.20 28 443.1000 NA NA
## 475 NA -0.40 30 482.8000 NA NA
## 476 NA -1.20 28 668.4000 NA NA
## 477 NA -1.20 31 898.3000 NA NA
## 478 NA -1.20 31 1273.9000 NA NA
## 479 NA -1.10 31 2053.4000 NA NA
## 480 NA -1.30 31 2888.2000 NA NA
## 481 126.5 -1.00 32 3913.5000 7544.4 4464.0
## 482 111.0 -1.20 32 5357.4000 8747.9 4296.2
## 483 112.6 -0.80 34 6589.7000 7283.0 5667.1
## 484 112.7 1.00 34 7563.1000 7167.0 6213.6
## 485 117.2 0.30 33 NA 7195.2 6640.4
## 486 85.2 0.80 29 NA 9366.8 8652.6
## 487 114.0 1.30 NA NA 10816.7 9550.0
## 488 115.8 0.80 NA NA 12281.8 10679.4
## 489 171.2 2.20 NA NA 13258.8 10598.5
## 490 87.2 2.20 NA NA 13616.8 12443.5
## 491 118.2 1.60 NA NA 16552.6 16031.6
## 492 88.1 3.50 NA NA 16428.3 19706.3
## 493 109.1 2.90 NA NA 16809.4 19641.4
## 494 98.4 2.40 NA NA 18806.5 17958.5
## 495 105.7 1.40 NA NA 19662.0 16785.3
## 496 109.2 -0.10 NA NA 27408.9 21921.1
## 497 NA 6.20 66 0.0940 NA NA
## 498 NA 2.50 69 0.1060 NA NA
## 499 NA -5.90 74 529.1000 NA NA
## 500 NA -4.80 73 722.5000 NA NA
## 501 NA -4.20 73 851.3000 NA NA
## 502 NA -3.80 73 984.3000 NA NA
## 503 NA -7.70 75 1454.0000 NA NA
## 504 NA -6.80 73 1935.5000 NA NA
## 505 NA -5.70 75 2926.4000 NA NA
## 506 NA -5.90 79 4170.9000 NA NA
## 507 NA -5.30 74 5280.0000 NA NA
## 508 118.0 -4.60 75 8182.6000 NA NA
## 509 113.0 -4.60 74 11358.2000 8828.9 10648.2
## 510 111.4 -3.70 73 15654.9000 10974.1 12068.9
## 511 110.6 -2.10 72 20245.6000 13340.9 15315.9
## 512 123.4 -1.70 70 NA 14131.9 13701.8
## 513 70.2 -0.90 66 NA 10532.8 12054.6
## 514 90.9 -1.20 NA NA 12818.7 14541.3
## 515 118.7 -0.70 NA NA 14229.7 15323.0
## 516 112.1 0.40 NA NA 13740.3 15701.4
## 517 100.9 0.40 NA NA 14165.8 12401.6
## 518 97.5 0.80 NA NA 13609.3 12683.9
## 519 92.5 0.20 NA NA 13750.6 15384.8
## 520 107.7 0.20 NA NA 14072.0 20429.2
## 521 109.0 -1.10 NA NA 15070.8 20636.3
## 522 131.8 -1.90 NA NA 13790.4 22350.6
## 523 120.0 -3.20 NA NA 15905.1 21446.1
## 524 NA -4.60 36 450.0000 NA NA
## 525 NA -3.10 37 565.5000 NA NA
## 526 NA -3.00 37 755.7000 NA NA
## 527 NA -3.60 37 900.0000 NA NA
## 528 105.0 -3.40 36 1414.7000 NA NA
## 529 109.0 -3.90 36 1874.5000 771.0 23933.7
## 530 109.4 -2.60 36 2281.7000 1619.2 NA
## 531 104.9 -2.20 36 3804.8000 579.0 NA
## 532 101.7 -2.00 34 NA 761.7 NA
## 533 59.5 -0.80 35 NA 6797.8 NA
## 534 116.4 -0.60 NA NA 7655.3 NA
## 535 101.0 -0.70 NA NA 7562.8 NA
## 536 124.0 0.50 NA NA 9009.1 NA
## 537 130.9 0.40 NA NA 9030.2 NA
## 538 120.9 -0.50 NA NA 7523.0 NA
## 539 84.9 1.20 NA NA 7463.0 NA
## 540 101.8 -0.80 NA NA 7620.4 NA
## 541 117.1 -0.60 NA NA 7953.2 NA
## 542 119.3 -2.30 NA NA NA NA
## 543 112.0 -2.20 NA NA 8469.0 NA
## 544 NA 13.00 8 NA NA NA
## 545 NA 9.20 8 0.0050 NA NA
## 546 NA 0.60 9 10.2000 NA NA
## 547 NA 0.10 10 25.4000 NA NA
## 548 NA 2.00 10 31.8000 NA NA
## 549 NA 2.80 10 34.8000 NA NA
## 550 NA 0.10 10 49.4000 NA NA
## 551 NA -0.20 10 82.7000 NA NA
## 552 NA 1.60 10 113.8000 NA NA
## 553 NA 1.80 10 146.2000 NA NA
## 554 NA 3.00 10 199.9000 NA NA
## 555 115.0 2.30 10 253.4000 NA NA
## 556 117.0 2.70 10 293.3000 303.8 280.8
## 557 113.3 1.10 10 395.2000 576.1 364.4
## 558 118.5 3.90 10 572.6000 614.3 422.0
## 559 120.8 3.60 10 NA 569.9 476.9
## 560 113.0 4.40 10 NA 644.7 567.5
## 561 102.5 4.10 NA NA 668.4 553.7
## 562 102.9 5.30 NA NA 762.7 635.2
## 563 104.3 6.30 NA NA 783.9 688.1
## 564 102.9 7.00 NA NA 739.3 722.1
## 565 103.3 8.10 NA NA 809.6 5427.8
## 566 93.8 10.50 NA NA 835.4 12109.9
## 567 95.2 11.90 NA NA 883.3 20509.7
## 568 97.6 7.60 NA NA 918.6 20696.7
## 569 103.6 6.90 NA NA 904.6 NA
## 570 108.7 6.30 NA NA 921.1 890.2
## 571 NA 3.20 63 0.1200 NA NA
## 572 NA 1.80 67 0.1980 NA NA
## 573 NA -6.70 87 326.3000 NA NA
## 574 NA -6.00 92 536.8000 NA NA
## 575 NA -4.90 90 630.7000 NA NA
## 576 NA -5.70 87 1001.0000 NA NA
## 577 NA -6.00 87 1567.9000 NA NA
## 578 NA -5.90 88 2402.0000 NA NA
## 579 NA -5.70 88 3221.8000 NA NA
## 580 NA -5.30 90 4147.3000 NA NA
## 581 NA -4.50 91 5733.4000 NA NA
## 582 109.2 -3.60 87 6843.7000 NA NA
## 583 113.5 -3.90 87 9132.6000 7471.5 5527.2
## 584 121.2 -3.00 88 11326.3000 6551.8 5398.0
## 585 133.2 -1.60 86 13223.1000 5413.5 7663.7
## 586 126.4 -0.10 84 NA 5397.4 15629.8
## 587 90.5 0.50 85 NA 7260.6 26258.2
## 588 111.0 0.30 NA NA 9602.1 28927.8
## 589 127.4 0.50 NA NA 11487.7 34059.6
## 590 119.1 1.90 NA NA 12578.4 24680.5
## 591 105.8 2.20 NA NA 15095.2 32003.7
## 592 101.0 1.60 NA NA 18116.3 28964.3
## 593 88.7 2.70 NA NA 19677.3 36686.9
## 594 92.1 2.70 NA NA 20766.3 40264.3
## 595 100.1 1.40 NA NA 20597.8 41544.4
## 596 105.9 0.50 NA NA 20251.5 40065.4
## 597 96.3 0.00 NA NA 21294.3 30198.9
## 598 NA 8.80 41 NA NA NA
## 599 NA 5.50 46 0.1290 NA NA
## 600 NA -1.80 48 246.9000 NA NA
## 601 NA -2.00 49 349.9000 NA NA
## 602 NA -2.60 49 544.8000 NA NA
## 603 NA -3.00 49 661.9000 NA NA
## 604 NA -3.30 49 919.0000 NA NA
## 605 NA -3.70 49 1369.3000 NA NA
## 606 NA -4.00 49 2126.0000 NA NA
## 607 NA -3.20 51 2768.0000 NA NA
## 608 NA -3.00 51 3851.9000 NA NA
## 609 119.5 -3.10 52 5333.2000 11516.7 18235.5
## 610 115.4 -3.00 52 7180.9000 17522.0 21299.7
## 611 138.6 -2.30 52 9054.4000 12389.7 38328.5
## 612 126.3 -1.20 52 12029.2000 12558.3 40377.9
## 613 108.4 -0.40 50 NA 13659.3 48186.5
## 614 79.5 0.00 50 NA 14851.3 36567.9
## 615 127.8 -0.30 NA NA 17627.6 42253.2
## 616 119.1 0.90 NA NA 19698.7 57505.8
## 617 130.7 0.80 NA NA 19709.3 58773.5
## 618 117.6 1.10 NA NA 22672.5 59065.8
## 619 108.5 0.70 NA NA 19386.6 60940.9
## 620 90.0 1.20 NA NA 20464.3 61540.5
## 621 94.0 1.00 NA NA 20750.6 70926.8
## 622 97.1 -0.50 NA NA 21088.1 72839.8
## 623 102.4 -1.30 NA NA 20717.9 75795.1
## 624 105.3 -1.80 NA NA 20266.6 76084.4
## 625 NA -0.80 37 582.9000 NA NA
## 626 NA -1.60 37 919.6000 NA NA
## 627 NA -1.40 38 1126.7000 NA NA
## 628 NA -0.40 39 1369.5000 NA NA
## 629 117.2 -1.30 39 2051.0000 621.3 36592.4
## 630 115.6 -1.60 36 2638.5000 841.6 44141.1
## 631 115.2 -0.70 36 3476.7000 896.7 49328.8
## 632 124.6 0.60 36 4275.5000 831.3 74879.9
## 633 141.0 1.40 35 NA 1062.0 99774.2
## 634 84.0 1.30 34 NA 1270.5 73802.8
## 635 127.3 0.70 NA NA 1527.0 98295.4
## 636 121.1 1.00 NA NA 1811.4 123031.1
## 637 118.0 1.70 NA NA 1746.8 121742.8
## 638 115.0 1.20 NA NA 1896.1 114247.3
## 639 110.3 1.20 NA NA 2077.1 121699.1
## 640 89.4 0.80 NA NA 1917.5 134504.0
## 641 97.5 1.20 NA NA 2070.7 144158.5
## 642 91.5 0.30 NA NA 1881.1 154402.1
## 643 118.9 -1.30 NA NA 1884.4 179588.9
## 644 100.7 -2.50 NA NA 1757.5 169276.2
## 645 NA 6.60 68 NA NA NA
## 646 NA 3.20 68 0.1390 NA NA
## 647 NA -4.40 65 409.6000 NA NA
## 648 NA -4.30 65 877.8000 NA NA
## 649 NA -5.70 66 998.6000 NA NA
## 650 NA -6.10 67 1233.6000 NA NA
## 651 NA -7.80 67 1651.4000 NA NA
## 652 NA -7.30 68 2187.1000 NA NA
## 653 NA -7.30 68 3214.3000 NA NA
## 654 NA -7.20 70 4156.6000 NA NA
## 655 NA -6.40 72 5359.4000 NA NA
## 656 116.5 -6.50 72 7113.4000 NA NA
## 657 118.6 -6.80 71 8825.4000 5517.4 20078.4
## 658 117.3 -5.70 74 10983.0000 5602.8 24999.8
## 659 121.3 -4.40 74 13054.2000 5563.7 31515.5
## 660 119.4 -4.30 74 NA 7176.3 38609.2
## 661 111.9 -3.20 74 NA 7935.0 28411.6
## 662 108.8 -3.70 NA NA 10045.8 34201.4
## 663 152.7 -3.30 NA NA 10500.2 47636.4
## 664 107.8 -3.30 NA NA 10722.9 58821.6
## 665 105.1 -3.50 NA NA 7146.2 62579.1
## 666 104.6 -4.30 NA NA 9380.6 57045.2
## 667 94.2 -1.90 NA NA 11305.6 69661.8
## 668 88.5 -2.20 NA NA 11314.8 75636.8
## 669 101.1 -2.80 NA NA 11953.1 75732.7
## 670 105.9 -3.60 NA NA 12519.9 83788.1
## 671 100.0 -3.50 NA NA 12672.9 101789.2
## 672 NA 6.40 41 0.0580 NA NA
## 673 NA 3.20 45 0.1270 NA NA
## 674 NA -4.80 50 215.7000 NA NA
## 675 NA -5.10 51 360.2000 NA NA
## 676 NA -5.10 52 443.4000 NA NA
## 677 NA -5.00 54 576.0000 NA NA
## 678 NA -6.60 53 839.6000 NA NA
## 679 NA -6.90 53 1211.4000 NA NA
## 680 NA -6.80 53 1625.2000 NA NA
## 681 NA -7.40 56 2008.3000 NA NA
## 682 NA -7.70 55 2920.8000 NA NA
## 683 116.0 -7.60 54 4508.9000 NA NA
## 684 118.6 -7.30 54 6583.4000 6017.2 20214.7
## 685 140.0 -6.20 56 9151.3000 7067.9 20735.4
## 686 136.3 -5.70 55 11354.6000 7447.5 32030.3
## 687 105.7 -5.40 54 NA 9774.6 37320.6
## 688 94.8 -4.50 54 NA 10984.1 33102.5
## 689 105.6 -3.80 NA NA 12400.5 42752.4
## 690 122.6 -2.80 NA NA 15511.0 48764.5
## 691 114.9 -2.10 NA NA 16727.0 49132.8
## 692 108.0 -2.80 NA NA 18273.7 50023.6
## 693 96.3 -1.70 NA NA 17894.7 56115.6
## 694 79.4 -1.10 NA NA 20317.2 63481.3
## 695 94.9 -1.20 NA NA 21311.1 70965.2
## 696 102.1 -2.30 NA NA 20339.2 72428.5
## 697 108.8 -3.00 NA NA 22724.2 76790.5
## 698 101.2 -3.60 NA NA 24217.6 82287.3
## 699 NA -12.70 25 178.5000 NA NA
## 700 NA -11.10 25 303.6000 NA NA
## 701 NA -10.60 25 507.4000 NA NA
## 702 NA -10.70 25 701.1000 NA NA
## 703 110.7 -10.00 25 961.1000 NA NA
## 704 118.0 -10.60 25 1328.3000 2027.7 7465.1
## 705 126.6 -8.30 24 1354.9000 2571.1 9268.9
## 706 134.2 -7.80 25 1595.9000 1255.1 15239.3
## 707 104.1 -7.80 25 NA 1555.6 18849.0
## 708 64.8 -7.60 22 NA 1943.8 18097.1
## 709 107.7 -8.40 NA NA 1552.5 21898.0
## 710 106.3 -6.40 NA NA 1719.3 29244.6
## 711 133.4 -5.70 NA NA 2048.4 30068.8
## 712 114.8 -6.50 NA NA 2033.4 35669.8
## 713 103.5 -6.10 NA NA 2202.6 49676.7
## 714 95.3 -5.50 NA NA 2288.8 51894.7
## 715 116.4 -6.20 NA NA 2561.1 60447.8
## 716 113.7 -5.70 NA NA 2567.3 57935.7
## 717 110.8 -7.00 NA NA 2639.4 55939.9
## 718 102.6 -6.30 NA NA 2634.7 62597.9
## 719 NA -8.70 23 356.8000 NA NA
## 720 NA -8.40 23 379.3000 NA NA
## 721 NA -9.10 23 615.8000 NA NA
## 722 NA -9.90 23 721.7000 NA NA
## 723 111.3 -10.20 23 914.7000 NA NA
## 724 112.9 -10.50 23 1050.1000 562.3 7029.6
## 725 125.6 -9.10 25 1281.8200 692.1 7144.0
## 726 127.2 -8.30 24 1159.6200 718.9 9842.1
## 727 113.4 -6.30 24 NA 850.2 11563.0
## 728 87.7 -6.90 23 NA 965.1 10175.8
## 729 123.3 -7.70 NA NA 1059.9 11015.9
## 730 121.4 -5.50 NA NA 1166.6 12705.9
## 731 131.4 -3.70 NA NA 1174.9 16745.4
## 732 103.6 -4.50 NA NA 1275.6 19540.1
## 733 109.1 -6.30 NA NA 1342.0 21394.7
## 734 87.7 -4.70 NA NA 1399.7 22626.3
## 735 95.3 -4.30 NA NA 1454.8 27938.9
## 736 107.9 -5.90 NA NA 1525.4 34682.5
## 737 101.0 -6.10 NA NA 1622.0 37357.2
## 738 92.9 -6.90 NA NA 1634.9 38888.3
## 739 NA 4.00 152 NA NA NA
## 740 NA 0.30 159 0.3260 NA NA
## 741 NA -7.30 166 645.8000 NA NA
## 742 NA -6.60 166 1046.0000 NA NA
## 743 NA -6.50 165 1320.0000 NA NA
## 744 NA -6.60 169 2535.5000 NA NA
## 745 NA -7.80 170 3469.0000 NA NA
## 746 NA -7.60 171 5288.6000 NA NA
## 747 NA -7.60 171 8222.5000 NA NA
## 748 NA -7.30 183 12781.5000 NA NA
## 749 NA -7.10 184 16957.8000 NA NA
## 750 121.4 -6.00 184 21252.8000 NA NA
## 751 123.2 -6.20 185 27679.0000 15885.4 120260.5
## 752 110.0 -6.00 183 35145.1000 19983.3 146512.8
## 753 117.7 -4.50 184 45587.3000 18678.1 175395.2
## 754 116.6 -3.50 183 NA 19527.1 232423.6
## 755 104.3 -3.10 183 NA 23194.1 185847.3
## 756 112.6 -4.00 NA NA 24103.7 229943.3
## 757 113.9 -3.00 NA NA 26427.1 273312.8
## 758 111.9 -2.00 NA NA 27870.5 311345.8
## 759 112.2 -2.10 NA NA 29458.0 306680.9
## 760 107.1 -2.00 NA NA 31121.6 372280.4
## 761 89.2 -1.60 NA NA 31684.2 374962.8
## 762 100.5 -1.70 NA NA 25358.9 391100.5
## 763 104.8 -2.50 NA NA 27851.7 486546.0
## 764 105.3 -2.80 NA NA 29009.9 615715.0
## 765 102.6 -3.90 NA NA 22912.7 609449.3
## 766 NA -5.20 43 705.7000 NA NA
## 767 NA -4.90 43 921.5000 NA NA
## 768 NA -4.50 46 1151.9000 NA NA
## 769 NA -3.70 47 1669.4000 NA NA
## 770 134.6 -3.50 45 1719.9000 NA NA
## 771 111.3 -4.10 44 1851.5000 6334.0 48360.4
## 772 109.5 -3.20 44 4053.9000 4709.9 54308.5
## 773 114.4 -2.30 44 4541.7000 4766.4 65455.0
## 774 124.8 -2.20 43 NA 8631.6 68269.3
## 775 137.9 -2.10 43 NA 13590.3 58327.6
## 776 113.1 -2.20 NA NA 17915.8 88826.1
## 777 115.3 -1.70 NA NA 21202.8 102325.8
## 778 118.8 -1.80 NA NA 19692.0 102731.3
## 779 109.4 -1.60 NA NA 21630.0 105512.0
## 780 104.6 -1.50 NA NA 22272.3 112854.4
## 781 95.2 -1.00 NA NA 22768.5 148137.7
## 782 97.5 -1.60 NA NA 23043.4 134187.5
## 783 109.7 -1.90 NA NA 27027.3 129884.2
## 784 109.5 -3.00 NA NA 31563.6 148058.3
## 785 100.2 -4.10 NA NA 35663.5 157564.2
## 786 NA -7.60 18 155.4000 NA NA
## 787 NA -7.60 18 220.6000 NA NA
## 788 NA -7.30 18 358.4000 NA NA
## 789 NA -6.10 17 516.3000 NA NA
## 790 106.6 -6.30 17 562.0000 NA NA
## 791 112.9 -8.00 17 652.7000 1090.1 3014.7
## 792 103.9 -6.80 17 1240.1000 914.3 4325.7
## 793 112.3 -5.20 17 1514.3000 470.1 6142.9
## 794 129.9 -4.00 NA NA 657.6 7344.6
## 795 96.1 -4.70 NA NA 1007.8 6447.1
## 796 111.6 -6.00 NA NA 1539.5 7798.4
## 797 104.3 -5.10 NA NA 1760.2 8795.6
## 798 114.0 -3.10 NA NA 1606.0 7755.2
## 799 106.7 -3.90 NA NA 1835.0 9854.3
## 800 109.8 -3.10 NA NA 2028.5 9272.5
## 801 96.7 -4.20 NA NA 2074.7 8034.4
## 802 97.9 -4.20 NA NA 1977.7 9743.6
## 803 99.8 -5.20 NA NA 2075.3 8690.3
## 804 126.6 -5.90 NA NA 2294.7 8595.3
## 805 106.2 -6.70 NA NA 3373.3 11542.8
## 806 NA 7.50 32 NA NA NA
## 807 NA 3.50 38 0.0700 NA NA
## 808 NA -4.90 52 205.6000 NA NA
## 809 NA -5.20 53 316.5000 NA NA
## 810 NA -3.90 53 442.7000 NA NA
## 811 NA -3.50 53 443.0000 NA NA
## 812 NA -5.30 52 595.5000 NA NA
## 813 NA -4.20 52 748.8000 NA NA
## 814 NA -5.10 51 1043.7000 NA NA
## 815 NA -4.30 52 1463.6000 NA NA
## 816 NA -5.60 50 1754.0000 NA NA
## 817 113.3 -5.70 50 4717.7000 8163.0 11728.7
## 818 106.7 -5.20 48 6870.3000 9123.3 14138.7
## 819 112.0 -3.20 48 8945.2000 11747.5 14624.9
## 820 124.4 1.90 48 10987.2000 8373.2 18885.9
## 821 125.3 -1.80 47 NA 9288.1 21706.5
## 822 65.2 -0.50 44 NA 10285.3 19487.5
## 823 109.5 -1.20 NA NA 11589.1 22501.6
## 824 136.1 0.40 NA NA 13136.1 28160.9
## 825 122.9 2.30 NA NA 17464.1 23509.6
## 826 87.1 2.00 NA NA 15955.3 34030.4
## 827 106.8 2.40 NA NA 16197.3 33961.0
## 828 89.9 4.80 NA NA 17716.0 37038.1
## 829 107.3 3.60 NA NA 16392.9 50658.7
## 830 102.0 1.60 NA NA 16895.4 47970.1
## 831 119.4 1.30 NA NA NA 52163.0
## 832 112.5 0.20 NA NA 17551.5 57494.3
## 833 NA -4.00 47 922.7000 NA NA
## 834 NA -4.60 47 1235.8000 NA NA
## 835 NA -4.60 47 1949.5000 NA NA
## 836 NA -5.20 47 2635.9000 NA NA
## 837 107.0 -4.70 46 4812.3000 2081.9 165401.8
## 838 102.9 -4.90 46 6617.4000 3162.6 183112.0
## 839 125.2 -2.90 47 8393.4000 3092.9 200345.0
## 840 118.8 2.60 46 9730.3000 4967.0 245335.0
## 841 99.4 -1.40 46 NA 5058.1 322539.8
## 842 73.7 -1.00 45 NA 5569.2 189202.7
## 843 106.2 -1.70 NA NA 6582.9 259034.2
## 844 131.6 -0.10 NA NA 6380.6 330334.4
## 845 112.3 1.20 NA NA 6424.5 312573.4
## 846 125.7 0.70 NA NA 6578.9 297294.7
## 847 100.9 0.30 NA NA 6647.8 328418.2
## 848 85.5 1.70 NA NA 6871.3 393759.6
## 849 114.6 0.90 NA NA 7287.0 405348.0
## 850 111.2 -1.00 NA NA 7877.3 458939.4
## 851 113.4 -2.10 NA NA 7808.0 557353.7
## 852 106.7 -2.90 NA NA 6329.8 559185.2
## 853 NA 6.20 111 0.2050 NA NA
## 854 NA 2.20 110 0.2800 NA NA
## 855 NA -5.20 116 231.0000 NA NA
## 856 NA -5.10 118 1142.0000 NA NA
## 857 NA -5.30 121 1409.0000 NA NA
## 858 NA -5.30 122 1148.0000 NA NA
## 859 NA -7.20 121 1550.5000 NA NA
## 860 NA -7.20 120 2234.4000 NA NA
## 861 NA -7.50 120 3863.9000 NA NA
## 862 NA -7.20 122 7480.4000 NA NA
## 863 NA -7.30 123 9553.2000 NA NA
## 864 112.3 -6.70 123 11880.0000 NA NA
## 865 107.1 -7.00 126 16312.9000 14502.5 42409.9
## 866 107.8 -6.80 135 20562.6000 6760.9 50928.9
## 867 120.6 -6.00 134 24876.4000 10963.6 60734.9
## 868 111.9 -4.60 132 NA 13674.1 65824.5
## 869 78.4 -3.30 131 NA 17501.0 58173.5
## 870 112.5 -3.60 NA NA 20253.3 71401.9
## 871 123.5 -2.70 NA NA 24337.4 93669.7
## 872 124.0 -1.90 NA NA 26243.7 105171.5
## 873 107.8 -1.70 NA NA 29764.7 116639.5
## 874 104.4 -1.70 NA NA 32276.4 136802.4
## 875 88.2 -0.10 NA NA 33075.6 145436.5
## 876 98.5 -0.50 NA NA 30713.5 139613.5
## 877 108.1 -1.30 NA NA 33150.6 150169.5
## 878 120.1 -1.60 NA NA 34427.9 153249.2
## 879 102.3 -2.20 NA NA 34436.9 165524.7
## 880 NA 2.90 190 NA NA NA
## 881 NA -0.70 178 NA NA NA
## 882 NA -9.30 194 840.1000 NA NA
## 883 NA -7.40 194 2053.0000 NA NA
## 884 NA -7.00 195 2604.0000 NA NA
## 885 NA -6.60 190 2976.0000 NA NA
## 886 NA -7.90 188 3935.8000 NA NA
## 887 NA -8.60 189 5420.8000 NA NA
## 888 NA -8.80 187 7130.7000 NA NA
## 889 NA -8.00 192 9097.6000 NA NA
## 890 NA -9.10 196 11579.9000 NA NA
## 891 109.9 -8.80 194 14312.5000 NA NA
## 892 110.1 -8.70 194 18486.5000 22619.0 106518.6
## 893 114.1 -8.00 193 30528.7000 30255.1 127870.7
## 894 120.5 -7.20 192 33506.8000 30360.4 156406.3
## 895 125.2 -6.20 192 NA 35256.9 157235.5
## 896 93.6 -4.90 195 NA 45847.0 107710.1
## 897 116.9 -5.70 NA NA 30791.3 147392.3
## 898 113.8 -3.70 NA NA 52188.7 199703.9
## 899 111.9 -3.00 NA NA 47978.7 220159.9
## 900 107.6 -2.40 NA NA 53407.5 256365.1
## 901 107.4 -2.20 NA NA 53967.7 292306.2
## 902 89.2 -0.70 NA NA 53333.0 299993.5
## 903 98.7 -1.10 NA NA 54878.4 346054.2
## 904 112.1 -1.80 NA NA 59274.9 372422.0
## 905 111.8 -3.10 NA NA 66528.4 416174.0
## 906 96.7 -3.80 NA NA 65177.2 453733.8
## 907 NA -3.90 19 182.7000 NA NA
## 908 NA -4.00 19 179.7000 NA NA
## 909 NA -4.00 18 274.8000 NA NA
## 910 NA -7.40 18 346.1000 NA NA
## 911 113.6 -5.10 17 379.9000 NA NA
## 912 102.0 -5.80 17 659.1000 NA 6785.2
## 913 115.5 -5.40 17 766.0000 435.0 9850.0
## 914 146.5 -2.20 17 946.0000 463.5 12741.0
## 915 71.7 -2.50 18 NA 538.0 13814.9
## 916 89.4 -2.90 18 NA 642.1 14192.9
## 917 125.8 -2.10 NA NA 2908.6 16026.6
## 918 123.9 -1.10 NA NA 1168.4 16883.3
## 919 123.0 -0.10 NA NA 1250.9 19717.5
## 920 108.2 -0.60 NA NA 1356.9 21693.9
## 921 94.7 -0.80 NA NA 1417.8 27265.3
## 922 99.4 0.40 NA NA 1318.9 30570.2
## 923 104.1 0.30 NA NA 1084.4 33260.2
## 924 105.8 -0.20 NA NA 1133.1 38435.0
## 925 109.9 -1.50 NA NA 1174.6 39306.7
## 926 107.2 -2.50 NA NA 810.5 37502.4
## 927 NA -10.10 46 346.8000 NA NA
## 928 NA -9.50 46 426.6000 NA NA
## 929 NA -9.00 47 540.2000 NA NA
## 930 NA -9.40 46 574.5000 NA NA
## 931 119.9 -10.50 46 1051.2000 NA NA
## 932 105.7 -11.20 46 1605.6000 2401.4 20286.1
## 933 110.7 -10.20 44 2093.1000 4522.5 24289.7
## 934 104.5 -9.00 45 2161.2000 5308.7 28369.7
## 935 79.4 -7.50 44 NA 6511.4 37803.4
## 936 37.8 -6.80 42 NA 6494.2 33452.6
## 937 164.1 -7.10 NA NA 12104.1 39168.4
## 938 162.4 -5.30 NA NA 9664.6 46029.3
## 939 143.0 -4.90 NA NA 9126.7 50917.3
## 940 123.9 -4.90 NA NA 9397.1 51774.2
## 941 122.5 -5.10 NA NA 9259.4 56503.6
## 942 90.3 -4.60 NA NA 9859.8 67161.5
## 943 87.8 -4.10 NA NA 8308.5 72375.2
## 944 105.2 -5.30 NA NA 7719.2 73487.4
## 945 113.1 -5.80 NA NA 7621.1 82384.8
## 946 120.9 -6.70 NA NA 7714.8 85015.3
## 947 NA 1.90 85 0.1190 NA NA
## 948 NA -1.50 76 0.1530 NA NA
## 949 NA -9.70 70 405.4000 NA NA
## 950 NA -9.00 69 635.7000 NA NA
## 951 NA -9.20 68 795.1000 NA NA
## 952 NA -9.00 68 1057.0000 NA NA
## 953 NA -11.10 67 1734.4000 NA NA
## 954 NA -10.50 67 1508.9000 NA NA
## 955 NA -10.00 66 2064.4000 NA NA
## 956 NA -10.60 71 3009.9000 NA NA
## 957 NA -10.60 71 4272.3000 NA NA
## 958 125.8 -10.20 71 5537.2000 NA NA
## 959 112.4 -10.50 71 6856.5000 8288.4 10973.0
## 960 119.5 -8.30 71 7720.9000 10417.8 12365.6
## 961 126.5 -6.80 70 9958.5000 9141.5 16761.6
## 962 116.0 -6.60 68 NA 11054.9 17757.7
## 963 92.5 -5.30 65 NA 13203.2 15262.9
## 964 108.2 -5.30 NA NA 15829.6 20098.4
## 965 104.5 -4.40 NA NA 16769.6 26984.5
## 966 109.4 -3.50 NA NA 16758.2 31186.0
## 967 106.9 -3.20 NA NA 16670.5 37504.2
## 968 116.0 -3.50 NA NA 16970.4 29941.4
## 969 95.1 -2.50 NA NA 17190.0 26500.6
## 970 98.8 -3.10 NA NA 18459.6 31531.3
## 971 116.1 -4.50 NA NA 18339.7 35076.4
## 972 108.8 -4.60 NA NA 18199.3 40942.0
## 973 97.8 -5.70 NA NA 17540.4 42012.3
## 974 NA 6.40 73 0.1580 NA NA
## 975 NA 4.50 80 0.2440 NA NA
## 976 NA -4.70 91 1055.0000 NA NA
## 977 NA -3.30 89 1423.0000 NA NA
## 978 NA -2.20 91 1863.0000 NA NA
## 979 NA -2.20 91 2411.0000 NA NA
## 980 NA -4.20 93 2741.0000 NA NA
## 981 NA -3.80 94 3686.0000 NA NA
## 982 NA -4.20 94 5430.0000 NA NA
## 983 NA -4.00 94 7555.0000 NA NA
## 984 NA -3.60 95 10267.0000 NA NA
## 985 113.5 -2.80 95 13090.5000 2059.1 39531.2
## 986 104.1 -3.20 95 16221.8000 2140.7 41128.7
## 987 126.5 -1.60 93 19959.5000 5547.2 26792.7
## 988 105.7 -0.90 93 24552.6000 5078.0 41655.6
## 989 125.9 1.70 93 NA 9209.0 46071.7
## 990 95.4 1.90 92 NA 5079.8 51800.0
## 991 107.5 1.70 NA NA 5968.5 65149.0
## 992 119.8 3.00 NA NA 7564.2 64547.7
## 993 126.4 3.30 NA NA 6898.7 61016.5
## 994 96.6 3.60 NA NA 21490.6 68430.9
## 995 98.4 2.90 NA NA 6765.4 66193.5
## 996 88.7 4.50 NA NA 5777.4 97094.8
## 997 106.6 4.80 NA NA 6445.6 123808.8
## 998 105.0 3.80 NA NA 4519.5 105089.6
## 999 108.6 3.10 NA NA 4952.0 86713.5
## 1000 98.2 1.20 NA NA 5226.5 77924.1
## 1001 NA -5.90 44 815.0000 NA NA
## 1002 NA -4.90 47 999.7000 NA NA
## 1003 NA -4.80 47 1245.0000 NA NA
## 1004 NA -5.00 45 1551.9000 NA NA
## 1005 117.3 -4.20 38 1840.0000 1069.4 18806.0
## 1006 111.3 -5.90 43 2497.9000 980.1 22232.8
## 1007 114.7 -4.30 40 2870.0000 1229.7 60032.3
## 1008 113.8 -2.50 40 3615.4000 1943.2 27321.8
## 1009 121.3 -1.50 40 NA 2571.4 34448.7
## 1010 84.1 -1.50 40 NA 3012.6 34300.4
## 1011 101.6 -2.40 NA NA 3638.6 40221.8
## 1012 116.4 -1.40 NA NA 2133.0 44407.6
## 1013 148.4 -0.80 NA NA 2759.6 52353.4
## 1014 131.3 -0.60 NA NA 3043.8 60589.8
## 1015 98.0 -1.00 NA NA 3213.3 64405.1
## 1016 85.9 0.40 NA NA 3663.2 70589.4
## 1017 95.5 0.30 NA NA 3172.0 57448.3
## 1018 99.6 -1.90 NA NA 2957.6 61486.1
## 1019 114.6 -2.40 NA NA 3275.4 62343.1
## 1020 106.4 -4.10 NA NA 3307.2 63715.3
## 1021 NA -3.80 46 1043.6000 NA NA
## 1022 NA -3.00 46 1461.8000 NA NA
## 1023 NA -3.80 44 2069.9000 NA NA
## 1024 NA -4.70 44 3122.7000 NA NA
## 1025 102.2 -3.30 44 3984.1000 1092.8 36356.0
## 1026 121.4 -4.40 44 4276.0000 1288.9 38684.4
## 1027 100.3 -3.10 44 4459.8000 2685.7 48481.5
## 1028 112.5 -1.20 44 5418.2000 1445.4 51361.2
## 1029 130.5 -0.60 44 NA 2222.6 53172.3
## 1030 86.1 -0.20 44 NA 1168.4 44253.0
## 1031 97.4 -0.80 NA NA 3935.9 56785.1
## 1032 101.0 -1.20 NA NA 3180.2 64745.7
## 1033 128.1 -0.80 NA NA 2835.1 63322.5
## 1034 99.7 -0.10 NA NA 2967.1 62451.2
## 1035 89.3 -1.90 NA NA 2639.9 74575.1
## 1036 93.9 -1.70 NA NA 2521.9 99237.1
## 1037 120.1 -2.40 NA NA 2248.6 99036.5
## 1038 116.3 -2.40 NA NA 1965.2 114506.2
## 1039 126.5 -3.20 NA NA 1826.1 139468.7
## 1040 110.2 -4.30 NA NA 2881.6 129795.3
## 1041 NA -7.00 19 245.2000 NA NA
## 1042 NA -7.80 19 279.2000 NA NA
## 1043 NA 0.80 18 361.4000 NA NA
## 1044 NA 0.80 18 405.2000 NA NA
## 1045 NA 0.10 18 523.8000 NA NA
## 1046 NA 0.10 19 808.2000 NA NA
## 1047 NA NA 1 NA NA NA
## 1048 NA NA 1 36.2000 NA NA
## 1049 NA 3.50 1 0.0500 NA NA
## 1050 NA 3.20 1 0.2000 NA NA
## 1051 NA 8.90 1 0.3000 1.4 NA
## 1052 NA 2.90 2 2.3000 NA NA
## 1053 NA 20.80 2 NA 7.5 NA
## 1054 NA 10.70 2 NA 5.1 NA
## 1055 NA 11.40 NA NA NA NA
## 1056 NA 4.00 NA NA 7.6 NA
## 1057 382.1 6.40 NA NA 12.2 NA
## 1058 50.9 2.90 NA NA 10.8 NA
## 1059 39.2 5.60 NA NA NA NA
## 1060 65.4 10.60 NA NA NA NA
## 1061 257.5 12.00 NA NA NA NA
## 1062 368.4 9.40 NA NA NA NA
## 1063 NA 12.70 NA NA NA NA
## 1064 NA 14.20 NA NA NA 5.0
## 1065 NA NA NA NA NA NA
## 1066 NA 14.20 17 8.7000 NA NA
## 1067 NA 18.00 18 14.8000 NA NA
## 1068 NA 16.20 18 29.4000 NA NA
## 1069 NA 11.40 19 30.1000 NA NA
## 1070 NA 16.20 19 117.5000 NA NA
## 1071 NA 16.30 19 85.9000 NA NA
## 1072 NA 16.20 19 181.9000 NA NA
## 1073 NA 12.70 21 310.4082 NA NA
## 1074 NA 11.40 21 550.1078 NA NA
## 1075 112.5 11.00 21 697.1000 110.0 37.6
## 1076 100.4 10.80 21 982.0000 129.9 31.9
## 1077 131.7 12.10 22 933.9000 249.3 18.2
## 1078 120.3 15.40 22 3144.0000 292.4 28.3
## 1079 100.0 17.10 23 NA 373.8 11.8
## 1080 92.5 16.50 17 NA 2413.2 11.1
## 1081 85.0 24.10 NA NA 1287.2 56.7
## 1082 145.0 20.10 NA NA 1096.2 763.0
## 1083 90.3 16.60 NA NA 1176.0 3.9
## 1084 93.9 17.50 NA NA 988.7 0.3
## 1085 69.5 15.20 NA NA 1170.4 0.3
## 1086 864.5 12.60 NA NA NA 0.3
## 1087 186.7 12.00 NA NA NA 0.1
## 1088 123.2 13.10 NA NA NA 0.1
## 1089 93.5 15.10 NA NA 878.7 9.4
## 1090 NA 6.90 51 NA NA NA
## 1091 NA 2.90 54 0.1060 NA NA
## 1092 NA -5.20 52 269.2000 NA NA
## 1093 NA -5.20 57 268.9000 NA NA
## 1094 NA -5.70 59 676.4000 NA NA
## 1095 NA -5.30 59 867.3000 NA NA
## 1096 NA -5.80 60 1574.6000 NA NA
## 1097 NA -7.00 65 2137.1000 NA NA
## 1098 NA -8.10 65 3340.7000 NA NA
## 1099 NA -7.70 72 4490.0000 NA NA
## 1100 NA -8.20 72 5856.8000 NA NA
## 1101 117.3 -9.10 69 7227.4000 4922.8 26151.6
## 1102 119.5 -9.10 69 9677.0000 5828.1 33588.5
## 1103 118.5 -7.50 68 12948.9000 7411.6 57271.6
## 1104 123.7 -5.30 66 15667.1000 11573.4 96815.4
## 1105 154.5 -4.50 65 NA 11437.2 113987.3
## 1106 104.8 -3.70 61 NA 12755.9 88055.0
## 1107 86.6 -3.40 NA NA 14954.0 145747.7
## 1108 99.5 -2.10 NA NA 21488.7 202991.3
## 1109 114.0 -1.10 NA NA 17532.5 239182.2
## 1110 101.9 -1.00 NA NA 18351.6 249301.5
## 1111 100.8 -1.00 NA NA 18835.0 276424.2
## 1112 90.9 -0.10 NA NA 19334.8 207693.4
## 1113 101.6 0.70 NA NA 22110.5 206545.9
## 1114 103.1 -0.90 NA NA 22764.7 248025.0
## 1115 112.0 -1.20 NA NA 24667.3 340287.6
## 1116 99.9 -2.10 NA NA 23389.4 360299.1
## 1117 NA 2.90 50 NA NA NA
## 1118 NA -0.30 55 0.1180 NA NA
## 1119 NA -8.10 68 226.9000 NA NA
## 1120 NA -6.50 68 452.8000 NA NA
## 1121 NA -6.30 68 547.3000 NA NA
## 1122 NA -6.70 69 655.6000 NA NA
## 1123 NA -8.10 66 874.7000 NA NA
## 1124 NA -8.80 66 1281.0000 NA NA
## 1125 NA -9.10 65 2008.0000 NA NA
## 1126 NA -8.40 74 2874.0000 NA NA
## 1127 NA -9.20 74 4218.0000 NA NA
## 1128 140.0 -8.40 74 6589.5000 NA NA
## 1129 141.0 -8.20 73 10338.5000 6841.0 32816.4
## 1130 115.0 -7.60 70 13340.3000 15165.6 38196.0
## 1131 109.0 -6.50 70 16974.9000 17748.2 46072.9
## 1132 121.8 -6.00 68 NA 10784.8 60099.0
## 1133 102.8 -4.80 66 NA 11875.5 47332.7
## 1134 121.0 -4.90 NA NA 12866.5 48037.8
## 1135 90.8 -3.60 NA NA 14987.8 61610.9
## 1136 111.6 -3.00 NA NA 17538.9 74206.5
## 1137 113.1 -3.20 NA NA 14218.8 86662.1
## 1138 107.8 -2.80 NA NA 17062.5 76833.4
## 1139 83.3 -1.90 NA NA 17711.6 62824.6
## 1140 98.8 -1.70 NA NA 19354.8 67403.9
## 1141 103.4 -2.50 NA NA 19841.2 84578.1
## 1142 107.4 -3.20 NA NA 20396.1 120322.1
## 1143 112.5 -3.70 NA NA 20791.5 147708.9
## 1144 NA 5.00 37 NA NA NA
## 1145 NA 1.10 40 0.0760 NA NA
## 1146 NA -7.00 56 249.7000 NA NA
## 1147 NA -5.90 58 408.5000 NA NA
## 1148 NA -6.30 57 542.1000 NA NA
## 1149 NA -6.40 60 556.8000 NA NA
## 1150 NA -8.50 59 764.3000 NA NA
## 1151 NA -8.40 60 1039.0000 NA NA
## 1152 NA -8.20 58 1572.0000 NA NA
## 1153 NA -8.10 48 2401.0000 NA NA
## 1154 NA -7.60 48 4459.0000 NA NA
## 1155 127.5 -7.70 57 5419.2000 5063.4 20307.7
## 1156 117.3 -8.40 58 6943.6000 8177.1 23772.4
## 1157 116.9 -6.70 56 8973.4000 4454.7 27337.0
## 1158 121.1 -5.90 55 11284.5000 4537.2 36196.9
## 1159 133.1 -5.50 54 NA 5074.3 77052.5
## 1160 85.2 -5.10 52 NA 10719.7 69038.6
## 1161 130.7 -4.80 NA NA 8789.6 145907.0
## 1162 116.8 -3.70 NA NA 10987.0 193944.6
## 1163 119.5 -3.50 NA NA 11603.5 234119.4
## 1164 103.5 -3.40 NA NA 12311.7 229711.8
## 1165 117.4 -3.10 NA NA 13208.9 232911.4
## 1166 86.2 -0.40 NA NA 13597.8 195420.4
## 1167 101.1 -0.90 NA NA 14349.5 243326.9
## 1168 98.9 -1.40 NA NA 14917.3 316001.8
## 1169 108.2 -3.00 NA NA 16039.4 406890.0
## 1170 99.5 -3.80 NA NA 16213.1 417993.5
## 1171 NA -3.90 24 362.9000 NA NA
## 1172 NA -3.70 24 503.7000 NA NA
## 1173 NA -3.50 23 763.6000 NA NA
## 1174 NA -3.40 22 769.0000 NA NA
## 1175 114.0 -3.00 27 970.2000 2740.9 2175.4
## 1176 115.1 -3.50 27 1283.9000 1977.2 2600.1
## 1177 114.0 -2.50 22 1553.7000 2200.3 3140.8
## 1178 119.9 -2.40 22 1916.5000 797.3 4334.9
## 1179 132.9 -2.50 18 NA 950.9 14088.2
## 1180 100.2 -2.30 16 NA 963.7 11188.9
## 1181 143.3 -1.80 NA NA 1132.2 18164.8
## 1182 130.8 -1.60 NA NA 1323.0 24091.4
## 1183 103.1 -0.30 NA NA 1401.9 29412.0
## 1184 88.9 0.60 NA NA 2145.2 29791.9
## 1185 108.7 0.70 NA NA 2269.9 33569.4
## 1186 89.3 2.50 NA NA 1972.5 38351.8
## 1187 97.6 1.10 NA NA 1877.4 47608.6
## 1188 99.8 0.10 NA NA 1993.0 57611.8
## 1189 119.7 -1.10 NA NA 2155.0 55576.8
## 1190 108.4 -2.20 NA NA 2336.3 53050.8
## 1191 NA 9.50 51 0.1200 NA NA
## 1192 NA 5.40 56 0.1680 NA NA
## 1193 NA -2.70 46 312.9000 NA NA
## 1194 NA -1.90 47 631.6000 NA NA
## 1195 NA -0.30 47 718.3000 NA NA
## 1196 NA -0.30 47 888.0000 NA NA
## 1197 NA -1.60 47 1160.9000 NA NA
## 1198 NA -1.50 47 1858.4000 NA NA
## 1199 NA -2.60 47 2379.9000 NA NA
## 1200 NA -0.70 47 2881.4000 NA NA
## 1201 NA -0.70 47 3173.3000 NA NA
## 1202 102.7 -0.30 44 3921.6000 NA NA
## 1203 106.0 -0.90 44 4947.1000 7069.8 2626.6
## 1204 105.8 0.40 43 6495.4000 8043.6 1672.9
## 1205 113.6 0.90 43 8049.8000 8489.9 2050.6
## 1206 139.1 1.30 41 NA 8331.0 2449.0
## 1207 100.0 1.10 41 NA 7762.1 2665.0
## 1208 102.5 0.60 NA NA 8745.4 16606.4
## 1209 105.9 0.40 NA NA 9174.3 18687.1
## 1210 102.0 2.20 NA NA 8425.6 19523.6
## 1211 109.0 2.20 NA NA 8501.8 20216.1
## 1212 97.2 2.60 NA NA 8550.3 20035.1
## 1213 93.4 2.50 NA NA 8827.0 35155.3
## 1214 112.6 1.80 NA NA 9058.5 48582.2
## 1215 110.5 1.20 NA NA 12838.6 50456.6
## 1216 114.4 0.40 NA NA 8816.4 64007.2
## 1217 110.2 0.60 NA NA 8950.2 77151.5
## 1218 NA 6.90 75 NA NA NA
## 1219 NA 2.30 83 0.1530 NA NA
## 1220 NA -6.90 91 574.8000 NA NA
## 1221 NA -6.50 95 1147.0000 NA NA
## 1222 NA -5.60 96 1575.0000 NA NA
## 1223 NA -4.80 98 1709.0000 NA NA
## 1224 NA -5.80 98 1872.0000 NA NA
## 1225 NA -6.10 98 2618.0000 NA NA
## 1226 NA -5.00 99 3600.0000 NA NA
## 1227 NA -5.90 100 4853.0000 NA NA
## 1228 NA -5.20 98 5933.0000 NA NA
## 1229 114.8 -4.30 96 7487.6000 9593.7 27970.9
## 1230 118.7 -4.90 100 10152.2000 11222.1 25041.0
## 1231 119.4 -3.60 100 13363.8000 12952.2 25260.9
## 1232 119.4 -2.70 95 17207.2000 18037.9 32379.9
## 1233 123.5 -1.60 92 NA 13562.3 45666.8
## 1234 80.3 -1.10 91 NA 23866.6 40267.8
## 1235 119.4 -1.10 NA NA 29278.0 58459.5
## 1236 113.3 -1.10 NA NA 32127.5 79885.4
## 1237 102.7 -0.10 NA NA 33128.7 75462.7
## 1238 99.8 0.30 NA NA 35369.1 75184.0
## 1239 97.9 0.40 NA NA 36468.7 78117.5
## 1240 88.5 0.50 NA NA 24626.9 87637.5
## 1241 91.7 0.30 NA NA 25031.8 95562.7
## 1242 119.4 -1.30 NA NA 27369.7 110923.9
## 1243 106.5 -2.40 NA NA 27641.2 117226.1
## 1244 100.1 -3.20 NA NA 27461.1 124179.5
## 1245 NA -7.10 40 375.5000 NA NA
## 1246 NA -7.40 41 529.9000 NA NA
## 1247 NA -7.40 40 692.5000 NA NA
## 1248 NA -7.10 40 852.8000 NA NA
## 1249 112.8 -7.80 41 988.0000 3980.4 833.6
## 1250 115.0 -7.80 41 1291.1000 5264.0 1020.7
## 1251 119.9 -6.90 39 1573.9000 5671.7 1832.4
## 1252 121.3 -4.80 34 1731.3000 6438.3 1965.7
## 1253 103.0 -3.40 32 NA 6135.7 2673.4
## 1254 102.4 -3.50 26 NA 6058.8 2420.2
## 1255 114.3 -2.60 NA NA 7766.4 2890.7
## 1256 109.3 -3.30 NA NA 7597.8 3645.8
## 1257 125.4 -1.00 NA NA 9163.7 4210.3
## 1258 120.6 -0.80 NA NA 8107.6 4426.8
## 1259 98.0 -1.90 NA NA 11185.3 12120.2
## 1260 78.5 -1.30 NA NA 16120.1 3824.6
## 1261 106.5 -3.10 NA NA 15814.0 3646.2
## 1262 118.4 -4.40 NA NA 15734.5 4333.7
## 1263 117.1 -4.40 NA NA 15035.4 5287.6
## 1264 100.7 -6.40 NA NA 15110.8 3539.1
## 1265 NA -9.20 34 287.7000 NA NA
## 1266 NA -8.60 33 391.0000 NA NA
## 1267 NA -9.00 33 544.1000 NA NA
## 1268 NA -9.60 32 662.2000 NA NA
## 1269 118.2 -8.60 32 821.4000 593.3 1006.2
## 1270 108.7 -9.30 30 959.5000 856.4 1414.0
## 1271 118.7 -8.60 30 1099.8000 947.0 1913.3
## 1272 119.3 -5.30 28 1257.6000 965.8 2606.9
## 1273 68.3 -4.40 22 NA 897.9 3713.1
## 1274 92.6 -3.80 20 NA 1067.4 3225.1
## 1275 114.9 -4.70 NA NA 1276.7 4456.6
## 1276 122.7 -3.50 NA NA 1492.7 6185.8
## 1277 NA -9.30 34 358.2000 NA NA
## 1278 NA -8.40 35 468.9000 NA NA
## 1279 NA -9.10 27 552.1000 NA NA
## 1280 NA -10.10 27 671.2000 NA NA
## 1281 116.2 -8.20 26 789.9000 765.9 1059.4
## 1282 106.9 -9.40 26 949.6000 1063.6 1372.0
## 1283 123.0 -7.00 25 1089.5000 1026.2 1504.3
## 1284 108.1 -5.60 24 1319.0000 1126.0 1764.6
## 1285 99.1 -2.90 21 NA 1207.6 2621.6
## 1286 95.9 -3.70 22 NA 1184.4 2134.4
## 1287 103.4 -3.90 NA NA 948.2 2268.7
## 1288 146.2 -3.90 NA NA 1040.9 3155.6
## 1289 111.5 -1.70 NA NA 1060.3 3373.7
## 1290 119.6 -1.10 NA NA 1275.0 2775.4
## 1291 NA -1.90 26 336.6000 NA NA
## 1292 NA -4.00 26 460.9000 NA NA
## 1293 NA -3.40 27 646.6000 NA NA
## 1294 NA -4.10 25 803.3000 NA NA
## 1295 116.9 -3.80 26 933.9000 1526.1 1006.2
## 1296 114.6 -4.50 25 1123.7000 2005.4 1180.3
## 1297 112.0 -2.20 24 1296.6000 947.0 1120.1
## 1298 117.6 -2.30 24 1476.7000 975.6 1167.0
## volume_mining volume_water wage workers
## 1 NA NA 0.213 353.8
## 2 NA NA 0.296 336.7
## 3 NA NA 440.000 269.5
## 4 NA NA 756.500 262.8
## 5 NA NA 889.900 257.6
## 6 NA NA 947.400 240.4
## 7 NA NA 1300.000 246.4
## 8 NA NA 1873.200 242.0
## 9 NA NA 2473.000 232.6
## 10 NA NA 3672.000 221.1
## 11 NA NA 4668.800 217.9
## 12 NA NA 5211.000 235.8
## 13 0.20 NA 6311.000 233.8
## 14 1.00 NA 7696.000 239.4
## 15 0.40 NA 9890.100 249.5
## 16 6.90 NA 13917.000 181.4
## 17 0.02 NA 15117.000 174.2
## 18 NA NA 16564.000 171.9
## 19 11.80 NA 18574.600 169.8
## 20 NA NA 21753.000 170.7
## 21 NA NA 24449.400 171.4
## 22 NA NA 26523.400 169.8
## 23 NA NA 27433.400 167.2
## 24 NA 3032.4 28937.300 163.5
## 25 NA 3788.1 31013.500 158.3
## 26 NA 4450.6 34651.100 157.8
## 27 NA 4508.9 37855.100 157.2
## 28 NA NA 1386.000 73.1
## 29 NA NA 1986.000 72.8
## 30 NA NA 2816.600 54.2
## 31 NA NA 3482.900 51.5
## 32 NA NA 4333.100 64.9
## 33 NA NA 5290.200 65.1
## 34 NA NA 6553.900 63.7
## 35 NA NA 8105.400 63.1
## 36 NA NA 10771.000 49.3
## 37 NA NA 11845.000 48.3
## 38 NA NA 13306.500 48.3
## 39 NA NA 15008.600 49.1
## 40 NA NA 17335.000 49.0
## 41 NA NA 19558.200 48.7
## 42 NA NA 20888.200 47.9
## 43 NA NA 21802.400 45.3
## 44 NA 563.7 22849.800 43.6
## 45 NA 588.3 24558.800 42.7
## 46 NA 737.5 27516.000 42.0
## 47 NA 736.1 30203.900 41.0
## 48 NA NA 1192.000 52.3
## 49 NA NA 1838.000 51.6
## 50 NA NA 2305.600 43.6
## 51 NA NA 2938.900 41.8
## 52 NA NA 3568.400 47.9
## 53 NA NA 4646.900 45.9
## 54 NA NA 5983.200 47.5
## 55 NA NA 7417.700 46.2
## 56 NA NA 10089.000 36.1
## 57 NA NA 11240.000 33.9
## 58 NA NA 12574.500 32.4
## 59 NA NA 14136.500 31.1
## 60 NA NA 16281.900 30.8
## 61 NA NA 18918.900 30.4
## 62 NA NA 20203.800 29.7
## 63 NA NA 20002.400 28.6
## 64 NA 391.8 21385.400 27.7
## 65 NA 456.9 23656.800 26.9
## 66 NA 501.4 27176.900 26.1
## 67 NA 519.1 29941.900 25.6
## 68 NA NA 0.202 379.5
## 69 NA NA 0.330 381.4
## 70 NA NA 361.000 400.4
## 71 NA NA 645.000 391.1
## 72 NA NA 817.000 386.0
## 73 NA NA 1030.000 308.2
## 74 NA NA 1381.000 304.8
## 75 NA NA 2051.000 310.4
## 76 NA NA 3247.000 305.0
## 77 NA NA 4297.000 338.3
## 78 NA NA 5237.000 339.6
## 79 NA NA 6607.000 352.3
## 80 7582.70 NA 8215.000 361.5
## 81 7970.50 NA 10040.000 362.1
## 82 562.30 NA 13345.000 368.9
## 83 176.30 NA 19137.700 272.2
## 84 1421.90 NA 20545.800 263.1
## 85 1482.10 NA 22587.800 263.3
## 86 1796.50 NA 25299.700 265.9
## 87 1312.00 NA 30202.500 269.9
## 88 2010.70 NA 34400.800 277.9
## 89 3241.10 NA 37215.100 284.8
## 90 5408.60 NA 38459.200 287.0
## 91 16390.00 NA 40230.500 290.1
## 92 31727.50 5891.6 42028.700 291.2
## 93 25651.40 7658.9 45998.000 296.8
## 94 41404.40 7267.7 49353.600 292.3
## 95 NA NA 1412.000 48.9
## 96 NA NA 2047.000 48.3
## 97 NA NA 2755.000 47.8
## 98 NA NA 3559.000 49.1
## 99 NA NA 4368.000 43.7
## 100 NA NA 5269.000 42.9
## 101 9.10 NA 6569.000 45.4
## 102 NA NA 8285.000 47.8
## 103 NA NA 11420.900 37.7
## 104 NA NA 12357.900 37.1
## 105 NA NA 13867.100 36.3
## 106 NA NA 15681.000 35.4
## 107 NA NA 18575.000 36.6
## 108 NA NA 20713.700 37.0
## 109 NA NA 21722.600 36.9
## 110 NA NA 22970.200 35.9
## 111 NA NA 24574.000 34.7
## 112 NA 809.9 26387.100 33.1
## 113 NA 801.0 28394.200 32.6
## 114 NA 910.3 30857.300 32.2
## 115 NA NA 3597.000 85.7
## 116 NA NA 4699.000 89.0
## 117 NA NA 6048.000 87.2
## 118 NA NA 6925.000 92.4
## 119 NA NA 8220.000 90.4
## 120 0.00 NA 9728.000 87.0
## 121 5.00 NA 11304.000 90.9
## 122 NA NA 13240.000 94.2
## 123 NA NA 17836.600 69.3
## 124 NA NA 19610.300 66.7
## 125 NA NA 21674.200 66.4
## 126 NA NA 24293.700 65.8
## 127 NA NA 28899.200 67.7
## 128 NA NA 32695.000 69.4
## 129 NA NA 35208.900 70.4
## 130 NA NA 36659.100 70.1
## 131 NA NA 39466.300 71.5
## 132 NA 2164.4 41613.100 71.3
## 133 NA 2329.9 46055.600 71.4
## 134 NA 2329.1 48229.900 74.6
## 135 NA NA 1820.000 120.7
## 136 NA NA 2863.000 120.4
## 137 NA NA 3678.000 126.8
## 138 NA NA 4548.000 127.1
## 139 NA NA 5504.000 132.3
## 140 0.20 NA 7073.000 131.4
## 141 0.00 NA 8257.000 136.0
## 142 0.30 NA 11311.000 135.3
## 143 NA NA 16777.100 98.3
## 144 13.30 NA 19678.200 98.0
## 145 NA NA 23163.500 100.8
## 146 NA NA 26612.000 107.6
## 147 NA NA 30861.200 110.9
## 148 NA NA 36311.500 112.4
## 149 NA NA 38492.200 99.0
## 150 NA NA 34622.000 95.7
## 151 NA NA 36732.200 95.7
## 152 NA 3157.6 39003.600 94.9
## 153 NA 3769.4 42225.800 96.4
## 154 NA 4149.9 44494.200 100.9
## 155 NA NA 1.200 15.7
## 156 NA NA 1520.000 16.0
## 157 NA NA 2348.000 15.1
## 158 NA NA 2539.000 14.1
## 159 NA NA 2887.000 12.2
## 160 NA NA 3937.000 11.4
## 161 NA NA 7952.000 12.3
## 162 NA NA 10499.000 13.1
## 163 NA NA 12644.000 12.6
## 164 NA NA 14972.000 12.3
## 165 NA NA 16734.000 12.0
## 166 411.50 NA 21635.000 11.2
## 167 NA NA 0.648 461.0
## 168 NA NA 684.300 381.4
## 169 NA NA 1109.000 396.4
## 170 NA NA 1238.000 396.1
## 171 NA NA 1386.000 375.9
## 172 NA NA 1978.000 373.7
## 173 NA NA 2748.000 396.4
## 174 NA NA 3916.000 355.7
## 175 NA NA 5471.000 341.5
## 176 NA NA 6727.000 344.5
## 177 NA NA 8092.000 356.8
## 178 94.10 NA 10091.000 347.1
## 179 138.10 NA 13384.000 300.6
## 180 192.30 NA 16746.000 304.4
## 181 442.40 NA 21270.000 293.8
## 182 269.00 NA 23025.000 287.0
## 183 11335.20 NA 25159.000 283.3
## 184 15605.20 NA 28768.500 284.4
## 185 17237.80 NA 32503.100 295.4
## 186 NA NA 35874.500 303.7
## 187 10345.50 NA 38367.700 301.7
## 188 NA NA 39671.900 293.1
## 189 9060.70 3848.7 41715.300 284.9
## 190 12351.30 4564.3 44384.300 276.3
## 191 20172.50 6020.9 50562.000 278.3
## 192 23674.10 6452.5 54634.500 278.5
## 193 NA NA 3280.000 47.5
## 194 NA NA 4388.000 47.2
## 195 NA NA 5498.000 45.7
## 196 NA NA 6358.000 43.5
## 197 NA NA 7626.000 40.1
## 198 41.90 NA 8844.000 40.7
## 199 63.20 NA 10440.000 38.4
## 200 87.20 NA 12834.000 38.5
## 201 167.10 NA 15832.000 36.2
## 202 159.60 NA 16451.000 34.0
## 203 115.20 NA 18189.000 32.8
## 204 166.20 NA 20116.700 31.9
## 205 NA NA 22814.100 31.5
## 206 NA NA 25847.800 30.2
## 207 NA NA 28821.900 30.5
## 208 NA NA 30391.100 29.6
## 209 NA 476.7 32718.600 28.1
## 210 NA 709.5 34678.700 28.0
## 211 NA 473.4 38184.100 27.9
## 212 NA 476.1 42295.400 27.4
## 213 NA NA 2068.000 28.1
## 214 NA NA 2704.000 29.0
## 215 NA NA 3843.000 26.9
## 216 NA NA 4487.000 25.7
## 217 NA NA 5450.000 24.0
## 218 0.80 NA 6622.000 25.7
## 219 NA NA 12775.000 103.9
## 220 NA NA 17012.000 100.8
## 221 NA NA 18994.000 97.8
## 222 NA NA 21261.000 96.0
## 223 NA NA 23327.000 93.2
## 224 2318.70 NA 25878.000 90.3
## 225 2583.30 NA 29709.000 84.9
## 226 2440.00 NA 36717.000 83.4
## 227 2238.60 NA 41345.000 81.9
## 228 2372.20 NA 42959.000 81.7
## 229 NA NA 47422.000 83.5
## 230 60.60 NA 53416.300 84.3
## 231 NA NA 59047.800 86.3
## 232 NA NA 66584.100 85.8
## 233 NA NA 70798.100 84.4
## 234 NA NA 76465.700 85.6
## 235 653.70 3743.6 82991.900 85.1
## 236 14179.00 4495.0 88319.500 82.3
## 237 13598.20 4743.9 93129.000 79.4
## 238 35096.70 4716.3 99632.900 77.9
## 239 NA NA 0.241 317.0
## 240 NA NA 0.389 317.4
## 241 NA NA 781.000 315.5
## 242 NA NA 1251.000 311.1
## 243 NA NA 1423.000 295.7
## 244 NA NA 1416.000 284.5
## 245 NA NA 2116.000 269.1
## 246 NA NA 2773.000 275.1
## 247 NA NA 3584.000 268.2
## 248 NA NA 5193.000 268.1
## 249 NA NA 6554.200 270.0
## 250 126.30 NA 7933.100 272.6
## 251 133.90 NA 10267.000 254.7
## 252 217.40 NA 14574.900 183.6
## 253 276.50 NA 17039.400 204.7
## 254 296.50 NA 21571.800 205.5
## 255 512.00 NA 24391.100 210.8
## 256 981.90 NA 28226.300 205.5
## 257 947.90 NA 31132.400 200.8
## 258 NA NA 35842.500 188.9
## 259 NA NA 39348.900 187.8
## 260 618.90 NA 42876.200 186.5
## 261 545.90 NA 45138.700 181.7
## 262 NA 1976.1 48375.600 173.3
## 263 NA 2144.0 51842.600 170.8
## 264 NA 3267.0 57724.800 169.7
## 265 1290.60 3432.9 63168.500 171.4
## 266 NA NA 2083.100 29.6
## 267 NA NA 3059.200 29.1
## 268 NA NA 4200.500 29.0
## 269 NA NA 5528.600 28.2
## 270 153.60 NA 6768.000 27.4
## 271 180.40 NA 8446.400 25.6
## 272 114.40 NA 11604.300 19.6
## 273 127.60 NA 13999.900 19.0
## 274 192.90 NA 17814.600 18.4
## 275 NA NA 19740.000 18.5
## 276 NA NA 22214.500 18.5
## 277 600.20 NA 25445.300 18.9
## 278 418.10 NA 28025.000 19.6
## 279 511.10 NA 33264.100 20.5
## 280 439.40 NA 33702.300 21.0
## 281 438.10 NA 35127.800 21.0
## 282 NA 261.5 39175.900 20.5
## 283 NA 295.4 41299.600 19.3
## 284 NA 293.2 45617.400 18.9
## 285 NA 287.6 50487.000 19.0
## 286 NA NA 3150.600 66.5
## 287 NA NA 4525.200 64.8
## 288 NA NA 5304.600 65.2
## 289 NA NA 6644.500 65.2
## 290 13.40 NA 8049.300 63.7
## 291 11.80 NA 10070.300 59.6
## 292 24.30 NA 13034.300 43.1
## 293 9.40 NA 14716.500 41.7
## 294 13.70 NA 18828.300 37.0
## 295 NA NA 21394.800 38.4
## 296 NA NA 25728.500 36.5
## 297 NA NA 29623.100 35.1
## 298 NA NA 32874.000 34.6
## 299 NA NA 35907.900 33.8
## 300 NA NA 38217.200 35.1
## 301 NA NA 41326.500 35.5
## 302 NA 348.0 44293.600 34.0
## 303 NA 362.9 46605.800 32.1
## 304 NA 396.3 50820.000 33.7
## 305 NA 408.0 55629.700 33.9
## 306 NA NA 1984.700 59.9
## 307 NA NA 2825.300 66.5
## 308 NA NA 4113.000 65.1
## 309 NA NA 5614.700 65.0
## 310 2.70 NA 6887.000 63.5
## 311 4.10 NA 8571.700 58.9
## 312 1.10 NA 11003.300 48.9
## 313 5.50 NA 13445.200 47.9
## 314 0.90 NA 16842.200 47.1
## 315 NA NA 18883.000 46.3
## 316 NA NA 21806.100 46.2
## 317 NA NA 23860.100 46.7
## 318 8.90 NA 27844.400 46.4
## 319 9.50 NA 30581.800 44.8
## 320 NA NA 32632.500 45.0
## 321 NA NA 33364.200 44.4
## 322 NA 781.3 35668.400 40.3
## 323 NA 716.4 38057.100 39.3
## 324 NA 706.6 41819.100 38.5
## 325 NA 985.1 45671.000 37.6
## 326 NA NA 0.174 166.1
## 327 NA NA 0.273 144.4
## 328 NA NA 383.400 125.9
## 329 NA NA 647.300 125.5
## 330 NA NA 877.300 124.9
## 331 NA NA 920.000 123.4
## 332 NA NA 1268.000 123.1
## 333 NA NA 1885.000 125.5
## 334 NA NA 2727.000 124.7
## 335 NA NA 3408.000 133.7
## 336 NA NA 5588.000 144.4
## 337 0.90 NA 5648.000 148.7
## 338 1.20 NA 7076.000 154.1
## 339 0.10 NA 10091.000 156.1
## 340 0.10 NA 12544.400 165.7
## 341 2.30 NA 15876.600 128.2
## 342 4.20 NA 17453.100 130.6
## 343 1.30 NA 18362.000 125.1
## 344 4.60 NA 19799.000 127.9
## 345 NA NA 23482.000 126.6
## 346 NA NA 26835.300 126.0
## 347 NA NA 29152.300 125.3
## 348 NA NA 30145.100 125.4
## 349 NA 1963.6 31479.900 120.8
## 350 NA 2389.8 33290.100 115.9
## 351 NA 2047.3 36479.700 115.1
## 352 NA 3127.3 39344.400 117.9
## 353 NA NA 13940.000 15.7
## 354 NA NA 16125.000 15.3
## 355 NA NA 19401.000 15.0
## 356 NA NA 22947.800 15.4
## 357 NA NA 25348.400 15.5
## 358 NA NA 26079.800 15.9
## 359 NA NA 27269.400 16.5
## 360 NA NA 28597.300 16.6
## 361 NA NA 31054.100 17.2
## 362 NA NA 33128.200 16.6
## 363 NA NA 1346.000 18.0
## 364 NA NA 2186.000 17.5
## 365 NA NA 3138.000 18.9
## 366 NA NA 4035.000 18.5
## 367 NA NA 5185.000 18.7
## 368 NA NA 6545.000 19.0
## 369 NA NA 7997.000 21.5
## 370 NA NA 9685.800 22.1
## 371 NA NA 12026.400 21.6
## 372 NA NA 14309.800 21.0
## 373 NA NA 15847.000 20.9
## 374 NA NA 17316.000 20.2
## 375 NA NA 20066.000 19.8
## 376 NA NA 22546.400 18.6
## 377 NA NA 24794.700 18.3
## 378 NA NA 26350.500 17.9
## 379 NA NA 27815.000 17.1
## 380 NA NA 28937.800 16.3
## 381 NA NA 31620.500 17.0
## 382 NA NA 33123.700 16.8
## 383 NA NA 2626.000 31.3
## 384 NA NA 4203.000 31.4
## 385 NA NA 4383.000 31.5
## 386 NA NA 5006.000 32.0
## 387 0.40 NA 5831.000 31.3
## 388 0.40 NA 7176.000 30.3
## 389 0.30 NA 8964.000 29.7
## 390 NA NA 10719.500 30.0
## 391 NA NA 13226.600 28.6
## 392 NA NA 15996.900 27.3
## 393 NA NA 17734.000 26.8
## 394 NA NA 19646.000 27.2
## 395 NA NA 21988.000 27.1
## 396 NA NA 24642.700 26.7
## 397 NA NA 27740.400 26.5
## 398 NA NA 28956.400 25.6
## 399 NA 434.4 32036.800 25.0
## 400 NA 466.5 34797.400 24.0
## 401 NA 496.9 36905.100 23.8
## 402 NA 518.6 39142.300 23.3
## 403 NA NA 1668.000 39.4
## 404 NA NA 2494.000 40.5
## 405 NA NA 3532.000 40.6
## 406 NA NA 4406.000 43.7
## 407 14.50 NA 5687.000 40.7
## 408 12.80 NA 7062.000 39.7
## 409 19.00 NA 8282.000 44.4
## 410 NA NA 10154.600 45.2
## 411 NA NA 13427.300 43.5
## 412 NA NA 16027.100 43.9
## 413 NA NA 17524.000 45.6
## 414 NA NA 19833.000 45.9
## 415 NA NA 23809.000 45.6
## 416 NA NA 26280.600 44.5
## 417 NA NA 27393.000 44.2
## 418 NA NA 28721.900 43.0
## 419 NA 704.7 30378.500 41.2
## 420 NA 909.1 31845.600 38.8
## 421 NA 957.1 34346.100 37.8
## 422 NA 1072.5 36029.500 37.1
## 423 NA NA 0.226 305.7
## 424 NA NA 0.339 315.1
## 425 NA NA 669.800 272.2
## 426 NA NA 1131.000 273.2
## 427 NA NA 1355.000 256.9
## 428 NA NA 1504.000 233.8
## 429 NA NA 1976.000 240.4
## 430 NA NA 2811.000 245.0
## 431 NA NA 4312.000 222.2
## 432 NA NA 6080.000 241.8
## 433 NA NA 8434.000 236.9
## 434 63.00 NA 9575.200 240.4
## 435 81.20 NA 13184.000 244.3
## 436 53.90 NA 15197.700 195.2
## 437 78.30 NA 18500.000 201.7
## 438 68.00 NA 24041.700 188.6
## 439 165.30 NA 26279.700 184.4
## 440 183.40 NA 30177.100 183.7
## 441 1074.60 NA 33772.400 193.6
## 442 239.30 NA 39593.400 197.7
## 443 396.60 NA 43050.400 226.1
## 444 672.70 NA 44835.400 223.6
## 445 70.40 NA 46511.900 217.2
## 446 65.60 NA 48972.300 205.2
## 447 469.60 3730.9 52986.000 194.3
## 448 362.50 4148.7 59013.000 191.3
## 449 272.70 23116.7 62725.000 187.0
## 450 NA NA 3076.000 110.7
## 451 NA NA 4844.000 110.0
## 452 NA NA 6483.000 112.5
## 453 NA NA 8195.000 111.8
## 454 0.90 NA 8935.000 116.2
## 455 0.80 NA 11343.000 112.1
## 456 0.60 NA 12932.000 90.9
## 457 4.60 NA 14678.600 91.1
## 458 28.80 NA 18833.900 89.4
## 459 11.20 NA 20044.100 75.7
## 460 11.20 NA 22364.600 69.0
## 461 57.70 NA 24046.100 63.5
## 462 NA NA 29413.600 65.8
## 463 NA NA 34080.400 66.6
## 464 NA NA 38136.300 65.8
## 465 NA NA 38886.000 65.0
## 466 NA NA 42067.200 64.9
## 467 24.50 954.5 45024.000 62.1
## 468 NA 1005.4 49628.000 59.7
## 469 NA 1062.2 51590.000 62.3
## 470 NA NA 0.219 95.0
## 471 NA NA 0.361 99.4
## 472 NA NA 613.700 110.5
## 473 NA NA 932.200 110.7
## 474 NA NA 1224.500 83.4
## 475 NA NA 1215.700 71.8
## 476 NA NA 1546.100 73.7
## 477 NA NA 2155.600 75.0
## 478 NA NA 2962.400 77.5
## 479 NA NA 4374.400 80.4
## 480 NA NA 5425.900 83.0
## 481 7.80 NA 6759.500 81.7
## 482 0.50 NA 8480.800 88.2
## 483 NA NA 11913.700 81.4
## 484 40.60 NA 14704.500 78.6
## 485 115.90 NA 19049.000 75.6
## 486 167.80 NA 21144.600 75.9
## 487 1220.90 NA 23890.900 75.9
## 488 4732.80 NA 27245.000 76.9
## 489 341.20 NA 30030.500 78.9
## 490 44.40 NA 34348.100 79.1
## 491 272.00 NA 36466.800 78.1
## 492 341.30 NA 36753.700 74.3
## 493 28.80 920.8 38634.900 70.1
## 494 33.80 1038.6 41808.100 65.8
## 495 1210.10 916.4 46360.500 64.4
## 496 1825.10 1224.2 50675.500 61.2
## 497 NA NA 0.236 215.7
## 498 NA NA 0.336 198.9
## 499 NA NA 617.000 170.5
## 500 NA NA 993.300 155.2
## 501 NA NA 1169.000 162.5
## 502 NA NA 1233.000 159.0
## 503 NA NA 2003.000 160.4
## 504 NA NA 2924.000 158.9
## 505 NA NA 4084.000 161.0
## 506 NA NA 5381.000 151.7
## 507 NA NA 6783.000 154.4
## 508 NA NA 8697.200 138.4
## 509 956.30 NA 11018.600 138.1
## 510 479.40 NA 13432.000 135.4
## 511 11.80 NA 16349.100 135.7
## 512 38.90 NA 20839.900 131.8
## 513 9.30 NA 22997.700 124.3
## 514 72.10 NA 25020.700 120.1
## 515 106.40 NA 27856.000 116.1
## 516 27.40 NA 31541.600 114.9
## 517 57.70 NA 35754.400 104.5
## 518 NA NA 38288.600 100.3
## 519 34.40 NA 40323.700 97.8
## 520 NA 1180.1 43177.700 92.9
## 521 NA 1681.6 45097.700 88.6
## 522 NA 1727.2 50419.600 87.5
## 523 NA 602.2 54598.800 84.8
## 524 NA NA 2407.000 75.5
## 525 NA NA 3414.000 75.9
## 526 NA NA 4432.000 76.0
## 527 NA NA 5652.000 74.6
## 528 NA NA 7913.200 69.4
## 529 NA NA 10184.000 72.0
## 530 NA NA 12202.900 73.5
## 531 NA NA 14774.500 73.1
## 532 NA NA 18715.800 72.7
## 533 NA NA 21879.700 71.8
## 534 NA NA 24433.900 71.2
## 535 NA NA 28003.500 69.7
## 536 NA NA 32028.500 67.6
## 537 NA NA 36983.400 67.3
## 538 NA NA 42843.900 67.1
## 539 NA NA 47363.100 68.4
## 540 NA 1426.6 51110.500 69.5
## 541 NA 1439.3 54679.600 69.8
## 542 NA 1211.9 59153.000 70.8
## 543 NA 1191.4 63519.000 71.5
## 544 NA NA NA NA
## 545 NA NA 0.515 16.6
## 546 NA NA 750.000 12.6
## 547 NA NA 1409.000 10.9
## 548 NA NA 1726.000 10.9
## 549 NA NA 2083.000 11.4
## 550 NA NA 3400.000 11.1
## 551 NA NA 4817.000 11.5
## 552 NA NA 9879.000 15.6
## 553 NA NA 12975.000 16.8
## 554 NA NA 16563.000 18.3
## 555 NA NA 20072.000 18.4
## 556 3196.40 NA 24461.100 19.0
## 557 14147.10 NA 29332.700 19.9
## 558 35364.50 NA 34879.100 20.4
## 559 36685.50 NA 42607.800 19.5
## 560 86333.10 NA 44564.100 18.9
## 561 25089.60 NA 46759.000 13.1
## 562 62765.60 NA 49398.100 13.8
## 563 55038.00 NA 57420.400 13.5
## 564 50648.40 NA 62265.100 13.6
## 565 60637.00 NA 67047.600 12.7
## 566 63248.00 NA 69776.500 12.8
## 567 43137.50 199.7 71121.800 12.8
## 568 46207.10 222.7 70421.900 12.1
## 569 40457.50 207.8 77247.800 12.2
## 570 40587.80 216.2 82119.600 12.1
## 571 NA NA 0.170 218.7
## 572 NA NA 0.293 236.2
## 573 NA NA 388.000 206.1
## 574 NA NA 645.000 180.2
## 575 NA NA 765.000 173.8
## 576 NA NA 879.400 169.0
## 577 NA NA 1305.100 169.2
## 578 NA NA 1848.200 166.8
## 579 NA NA 2550.400 165.4
## 580 NA NA 3452.600 166.9
## 581 NA NA 4268.400 168.7
## 582 NA NA 5036.000 171.6
## 583 383.90 NA 6377.400 166.5
## 584 565.20 NA 8448.800 136.9
## 585 621.90 NA 10519.100 139.0
## 586 467.10 NA 13247.500 140.7
## 587 11106.90 NA 17138.700 148.5
## 588 13930.40 NA 18688.300 146.3
## 589 22214.10 NA 20583.000 141.9
## 590 58341.00 NA 23690.000 139.3
## 591 82729.90 NA 27588.000 137.9
## 592 84221.60 NA 29724.000 138.3
## 593 100776.80 NA 30908.300 134.2
## 594 122299.40 NA 32934.200 128.3
## 595 204576.40 1790.3 35179.000 124.3
## 596 323700.90 2178.6 39118.000 121.5
## 597 309790.90 1972.9 39924.800 115.9
## 598 NA NA 0.175 170.7
## 599 NA NA 0.268 172.2
## 600 NA NA 392.900 153.6
## 601 NA NA 628.700 151.8
## 602 NA NA 801.900 142.3
## 603 NA NA 946.000 144.2
## 604 NA NA 1448.200 143.7
## 605 NA NA 2070.500 143.5
## 606 NA NA 2964.500 140.3
## 607 NA NA 4148.700 139.0
## 608 NA NA 5239.500 138.4
## 609 50.20 NA 6371.300 132.1
## 610 51.50 NA 8232.500 132.9
## 611 77.80 NA 10258.600 134.2
## 612 95.20 NA 12734.500 124.5
## 613 134.80 NA 16171.900 119.4
## 614 85.20 NA 17271.600 115.6
## 615 102.30 NA 19128.500 115.6
## 616 121.90 NA 21391.100 118.9
## 617 123.60 NA 24098.800 119.1
## 618 100.90 NA 26423.900 119.0
## 619 106.70 NA 28571.300 116.4
## 620 120.10 NA 30011.100 113.6
## 621 96.60 NA 31868.000 110.7
## 622 74.90 1498.6 33566.700 107.2
## 623 72.50 1871.7 36954.700 105.8
## 624 127.90 2680.6 40032.300 104.7
## 625 NA NA 2513.500 72.7
## 626 NA NA 3679.200 72.1
## 627 NA NA 5929.800 71.2
## 628 NA NA 7825.700 70.4
## 629 10769.40 NA 7701.900 71.8
## 630 14866.50 NA 9564.000 71.7
## 631 15579.80 NA 11097.300 75.4
## 632 21245.50 NA 13234.300 81.1
## 633 21615.30 NA 16401.300 81.2
## 634 15068.10 NA 16070.300 75.2
## 635 26384.90 NA 18097.700 72.6
## 636 40334.40 NA 20662.000 73.8
## 637 39677.80 NA 23453.300 73.1
## 638 41002.20 NA 25489.200 71.1
## 639 38015.20 NA 27733.700 68.6
## 640 33700.40 NA 29502.400 68.3
## 641 37447.30 NA 31395.900 66.3
## 642 52721.90 3734.8 34012.400 64.7
## 643 72709.00 2008.0 37889.800 64.8
## 644 82392.80 2150.5 40902.700 63.9
## 645 NA NA 0.187 256.8
## 646 NA NA 0.278 256.6
## 647 NA NA 362.600 214.0
## 648 NA NA 555.000 203.0
## 649 NA NA 700.600 193.7
## 650 NA NA 783.500 181.9
## 651 NA NA 1132.700 175.8
## 652 NA NA 1574.300 181.3
## 653 NA NA 2372.500 179.2
## 654 NA NA 3297.800 180.8
## 655 NA NA 4265.800 171.2
## 656 NA NA 5320.300 171.3
## 657 5.20 NA 6580.500 167.8
## 658 0.70 NA 8138.500 167.0
## 659 NA NA 9872.800 175.4
## 660 NA NA 12282.500 182.5
## 661 NA NA 13035.200 174.3
## 662 NA NA 15724.100 138.7
## 663 NA NA 18111.700 139.2
## 664 NA NA 21426.100 137.9
## 665 NA NA 24420.100 136.7
## 666 NA NA 26283.800 133.6
## 667 NA NA 26839.300 130.2
## 668 NA 2840.1 28606.000 124.2
## 669 NA 3754.6 30540.900 119.6
## 670 NA 3607.7 33736.800 119.4
## 671 NA 4789.1 36447.500 117.1
## 672 NA NA 0.188 199.5
## 673 NA NA 0.291 201.2
## 674 NA NA 399.000 164.3
## 675 NA NA 668.300 164.0
## 676 NA NA 816.200 161.1
## 677 NA NA 887.400 145.2
## 678 NA NA 1298.600 140.4
## 679 NA NA 1908.400 142.8
## 680 NA NA 2765.400 139.6
## 681 NA NA 3698.000 145.8
## 682 NA NA 4807.000 132.3
## 683 NA NA 5493.000 138.3
## 684 9.10 NA 7011.000 138.9
## 685 15.50 NA 9414.200 110.2
## 686 17.40 NA 11898.600 113.3
## 687 NA NA 15558.100 114.8
## 688 NA NA 16774.800 110.6
## 689 NA NA 18706.200 108.8
## 690 NA NA 20553.100 113.4
## 691 NA NA 23097.600 115.5
## 692 NA NA 25721.400 115.2
## 693 NA NA 27993.300 113.7
## 694 NA NA 29349.700 110.7
## 695 NA 2622.7 31189.800 108.8
## 696 NA 3150.7 33213.100 105.0
## 697 NA 3794.7 36511.500 104.0
## 698 NA 3464.0 39432.800 101.5
## 699 NA NA 1520.100 66.0
## 700 NA NA 2234.400 63.6
## 701 NA NA 3438.000 63.5
## 702 NA NA 4712.000 63.0
## 703 NA NA 5243.000 61.7
## 704 NA NA 6257.000 60.9
## 705 NA NA 7926.500 50.6
## 706 NA NA 10187.100 51.1
## 707 NA NA 13190.100 49.5
## 708 NA NA 14426.000 46.5
## 709 NA NA 16642.800 45.0
## 710 NA NA 18833.500 43.7
## 711 NA NA 21085.900 41.3
## 712 NA NA 24044.200 41.2
## 713 NA NA 26848.200 42.0
## 714 NA NA 29077.500 41.3
## 715 NA 351.1 31839.000 41.0
## 716 NA 467.7 34636.200 41.2
## 717 NA 429.6 38693.900 40.6
## 718 NA 432.0 41369.300 41.1
## 719 NA NA 1422.600 57.5
## 720 NA NA 2040.100 56.4
## 721 NA NA 2882.000 53.8
## 722 NA NA 3586.000 53.2
## 723 NA NA 4441.000 51.5
## 724 8.90 NA 5679.000 49.6
## 725 NA NA 7042.500 41.7
## 726 NA NA 8967.800 41.2
## 727 NA NA 11566.400 39.8
## 728 NA NA 12503.100 35.7
## 729 NA NA 13761.100 33.5
## 730 NA NA 15096.900 33.2
## 731 NA NA 17996.300 33.0
## 732 NA NA 20925.700 33.4
## 733 NA NA 22931.000 32.8
## 734 NA NA 24825.800 32.2
## 735 NA 595.9 26497.900 31.0
## 736 NA 579.7 28254.200 30.2
## 737 NA 488.1 30095.700 29.5
## 738 NA 542.4 31801.300 28.5
## 739 NA NA 0.181 538.2
## 740 NA NA 0.270 494.0
## 741 NA NA 444.800 461.6
## 742 NA NA 755.200 426.1
## 743 NA NA 883.700 408.4
## 744 NA NA 991.000 369.0
## 745 NA NA 1369.000 374.0
## 746 NA NA 1932.000 380.0
## 747 NA NA 2793.000 383.3
## 748 NA NA 3653.000 390.2
## 749 NA NA 4795.000 383.1
## 750 NA NA 5731.200 378.9
## 751 14992.60 NA 7833.700 362.4
## 752 17933.60 NA 9801.100 313.8
## 753 19957.00 NA 12258.700 346.7
## 754 22237.10 NA 15646.400 314.0
## 755 21689.80 NA 16754.100 298.8
## 756 28289.30 NA 18294.000 292.1
## 757 36257.80 NA 20238.300 287.7
## 758 40017.50 NA 23393.800 282.0
## 759 41329.80 NA 26351.100 279.8
## 760 38240.60 NA 28452.600 275.7
## 761 44247.80 NA 29902.400 269.2
## 762 41035.50 5387.7 32276.300 256.4
## 763 42851.80 4657.9 33718.900 243.4
## 764 57758.10 3946.7 36779.100 239.7
## 765 54552.60 4547.7 38841.600 238.2
## 766 NA NA 1869.000 103.3
## 767 NA NA 2844.000 103.0
## 768 NA NA 3547.000 107.7
## 769 NA NA 4572.000 107.3
## 770 NA NA 5600.200 103.7
## 771 9.40 NA 7174.600 78.3
## 772 12.30 NA 8766.400 82.3
## 773 0.50 NA 10703.400 79.6
## 774 NA NA 13544.000 79.8
## 775 NA NA 14266.000 73.7
## 776 NA NA 16101.000 73.2
## 777 NA NA 18190.900 74.5
## 778 NA NA 20467.800 72.2
## 779 NA NA 22864.200 70.5
## 780 NA NA 24790.100 67.4
## 781 NA NA 26954.200 64.9
## 782 42.00 3052.6 29324.000 61.5
## 783 75.80 3975.3 31395.100 59.3
## 784 59.80 6091.7 34375.600 60.0
## 785 NA 5788.3 36638.700 59.3
## 786 NA NA 1374.000 33.9
## 787 NA NA 1929.000 32.3
## 788 NA NA 2761.000 34.9
## 789 NA NA 3273.000 33.9
## 790 NA NA 3867.100 33.6
## 791 30.10 NA 4300.000 26.3
## 792 35.90 NA 6027.400 30.9
## 793 45.10 NA 7322.800 28.4
## 794 NA NA 9806.000 30.3
## 795 NA NA 10844.100 28.7
## 796 NA NA 12198.800 26.6
## 797 NA NA 13422.600 25.9
## 798 NA NA 15735.700 24.6
## 799 NA NA 18117.800 24.5
## 800 NA NA 19764.100 23.2
## 801 NA NA 20774.100 21.9
## 802 NA NA 22552.600 21.6
## 803 NA NA 24245.600 20.3
## 804 NA NA 26676.400 19.7
## 805 NA NA 28795.500 17.9
## 806 NA NA 0.184 157.5
## 807 NA NA 0.289 144.6
## 808 NA NA 541.000 136.5
## 809 NA NA 869.000 127.1
## 810 NA NA 1026.000 116.0
## 811 NA NA 1206.000 123.1
## 812 NA NA 1634.000 124.9
## 813 NA NA 2493.000 122.0
## 814 NA NA 3444.000 131.6
## 815 NA NA 4542.000 126.2
## 816 NA NA 5500.000 126.0
## 817 11.40 NA 7120.000 122.4
## 818 25.50 NA 8994.000 123.0
## 819 NA NA 11627.000 114.0
## 820 NA NA 14207.000 117.1
## 821 NA NA 17973.000 107.6
## 822 NA NA 18743.000 104.9
## 823 NA NA 20617.000 101.0
## 824 NA NA 23330.000 99.4
## 825 NA NA 26331.000 100.1
## 826 NA NA 29075.200 98.2
## 827 NA NA 30812.700 95.1
## 828 NA NA 31483.000 91.0
## 829 NA NA 33694.000 87.2
## 830 NA NA 35983.000 85.8
## 831 NA NA 40149.200 85.0
## 832 NA NA 43094.300 83.6
## 833 NA NA 3813.000 147.4
## 834 NA NA 5258.000 143.8
## 835 NA NA 6508.000 138.1
## 836 NA NA 7937.000 138.8
## 837 35.40 NA 9965.000 139.7
## 838 32.50 NA 12436.000 139.7
## 839 35.70 NA 15405.000 118.6
## 840 NA NA 18186.000 119.1
## 841 47.50 NA 21946.000 117.6
## 842 NA NA 22656.000 105.5
## 843 NA NA 26193.000 102.2
## 844 NA NA 29324.000 102.6
## 845 NA NA 33367.000 100.5
## 846 NA NA 36426.900 95.9
## 847 NA NA 39314.900 91.3
## 848 NA NA 39733.400 88.4
## 849 NA NA 43717.100 86.4
## 850 NA NA 45641.900 85.5
## 851 NA NA 49776.400 84.3
## 852 NA NA 53824.800 85.3
## 853 NA NA 0.183 508.2
## 854 NA NA 0.269 493.9
## 855 NA NA 325.800 428.3
## 856 NA NA 515.000 428.0
## 857 NA NA 672.100 405.4
## 858 NA NA 792.200 356.3
## 859 NA NA 1190.000 347.7
## 860 NA NA 1785.000 335.6
## 861 NA NA 2473.000 332.8
## 862 NA NA 3526.000 327.7
## 863 NA NA 4570.000 327.6
## 864 NA NA 5715.900 323.4
## 865 NA NA 7265.000 316.2
## 866 NA NA 9007.800 307.8
## 867 NA NA 11614.800 313.0
## 868 NA NA 14790.600 306.1
## 869 NA NA 15956.100 294.9
## 870 NA NA 18178.200 291.1
## 871 NA NA 20638.500 290.5
## 872 NA NA 23959.400 297.0
## 873 NA NA 26977.100 296.9
## 874 NA NA 29752.000 282.1
## 875 NA NA 30819.600 277.1
## 876 NA 6163.0 32766.800 267.6
## 877 NA 6984.0 35202.300 260.7
## 878 NA 6710.6 38974.500 263.8
## 879 NA 8699.2 41968.600 264.9
## 880 NA NA NA 836.7
## 881 NA NA NA 806.3
## 882 NA NA 387.500 655.0
## 883 NA NA 610.100 488.8
## 884 NA NA 718.700 556.9
## 885 NA NA 824.400 637.1
## 886 NA NA 1193.400 582.8
## 887 NA NA 1703.700 479.3
## 888 NA NA 2495.200 452.1
## 889 NA NA 3533.100 444.2
## 890 NA NA 4417.900 428.8
## 891 NA NA 6469.300 424.2
## 892 16.40 NA 8078.600 424.9
## 893 25.40 NA 10188.000 428.6
## 894 NA NA 13086.000 443.9
## 895 NA NA 17655.000 445.7
## 896 NA NA 19174.300 454.3
## 897 13.20 NA 21794.500 443.4
## 898 307.00 NA 24581.200 463.4
## 899 133.50 NA 27935.100 457.4
## 900 174.00 NA 31989.000 465.5
## 901 235.20 NA 34331.000 464.4
## 902 163.50 NA 36406.800 450.8
## 903 285.60 8589.7 39360.500 425.2
## 904 204.00 9923.7 42469.500 413.6
## 905 118.80 11445.8 45755.300 413.4
## 906 NA 13381.9 49747.200 387.6
## 907 NA NA 1330.600 40.4
## 908 NA NA 1930.500 39.5
## 909 NA NA 2770.000 39.7
## 910 NA NA 3218.100 38.9
## 911 NA NA 4586.000 38.1
## 912 NA NA 5419.000 38.6
## 913 NA NA 7073.000 37.1
## 914 NA NA 8793.000 36.6
## 915 NA NA 10912.000 34.7
## 916 NA NA 11908.600 32.0
## 917 NA NA 13750.600 30.7
## 918 NA NA 15229.300 31.7
## 919 NA NA 17992.800 31.5
## 920 NA NA 20595.500 32.4
## 921 NA NA 22919.500 31.9
## 922 NA NA 24948.600 31.9
## 923 NA NA 26822.400 31.2
## 924 NA NA 29707.400 31.2
## 925 NA 364.3 32330.300 31.3
## 926 NA 1250.8 34696.900 32.3
## 927 NA NA 1495.900 121.6
## 928 NA NA 2017.400 120.9
## 929 NA NA 3144.900 90.0
## 930 NA NA 3485.200 73.4
## 931 NA NA 4925.800 70.3
## 932 NA NA 6638.000 71.5
## 933 NA NA 8151.000 69.9
## 934 NA NA 9981.000 67.1
## 935 NA NA 12675.000 61.6
## 936 NA NA 14235.300 54.6
## 937 NA NA 15650.900 52.5
## 938 NA NA 17566.900 51.8
## 939 NA NA 20152.200 49.5
## 940 NA NA 23161.900 48.2
## 941 NA NA 25780.400 46.7
## 942 NA NA 27332.300 45.0
## 943 1.00 1433.6 30054.900 44.9
## 944 1.40 1460.7 33989.400 44.7
## 945 2.30 1774.0 36991.100 45.8
## 946 74.10 1933.0 38904.000 48.8
## 947 NA NA 0.116 255.9
## 948 NA NA 0.261 232.0
## 949 NA NA 426.800 194.3
## 950 NA NA 552.700 198.4
## 951 NA NA 604.900 184.1
## 952 NA NA 740.000 166.6
## 953 NA NA 1020.000 162.2
## 954 NA NA 1383.000 162.8
## 955 NA NA 2149.000 150.6
## 956 NA NA 3112.300 147.6
## 957 NA NA 3937.900 145.1
## 958 NA NA 4921.400 142.1
## 959 NA NA 6346.400 137.7
## 960 NA NA 8316.400 114.4
## 961 NA NA 10597.100 115.3
## 962 NA NA 13428.800 108.0
## 963 NA NA 14724.100 102.0
## 964 NA NA 16385.000 98.2
## 965 NA NA 18694.800 97.2
## 966 NA NA 21623.200 98.9
## 967 NA NA 24393.400 100.2
## 968 NA NA 26020.200 95.9
## 969 NA NA 26286.700 91.6
## 970 NA NA 27716.000 87.2
## 971 NA 1229.4 29496.400 81.9
## 972 NA 1504.8 32462.700 81.7
## 973 NA 2504.4 35023.200 81.1
## 974 NA NA 0.216 309.6
## 975 NA NA 0.326 285.6
## 976 NA NA 751.000 223.3
## 977 NA NA 1211.000 211.0
## 978 NA NA 1428.000 198.3
## 979 NA NA 1550.000 190.3
## 980 NA NA 2117.000 185.4
## 981 NA NA 2978.000 188.0
## 982 NA NA 4124.000 188.1
## 983 NA NA 5897.000 192.4
## 984 NA NA 7465.000 185.2
## 985 117.40 NA 8920.000 184.1
## 986 87.60 NA 10901.000 181.0
## 987 344.20 NA 13617.000 189.8
## 988 624.40 NA 17157.000 196.4
## 989 195.20 NA 21805.000 194.0
## 990 87.00 NA 23799.000 192.3
## 991 102.30 NA 26072.100 192.1
## 992 114.50 NA 29101.000 192.6
## 993 85.20 NA 33430.900 194.4
## 994 94.80 NA 37216.200 195.9
## 995 73.90 NA 39980.600 196.3
## 996 40.20 NA 40959.900 191.5
## 997 48.60 NA 43855.900 188.1
## 998 40.30 4177.4 46980.000 184.7
## 999 31.70 3039.8 51732.500 186.2
## 1000 24.10 2973.5 55714.600 185.3
## 1001 NA NA 3373.000 81.6
## 1002 NA NA 4686.000 78.9
## 1003 NA NA 5864.000 80.6
## 1004 NA NA 7130.000 78.8
## 1005 19.90 NA 8601.000 74.3
## 1006 17.00 NA 11385.000 72.6
## 1007 44.30 NA 13662.000 73.9
## 1008 36.30 NA 17256.000 73.5
## 1009 24.40 NA 20481.000 71.3
## 1010 18.60 NA 22690.000 67.7
## 1011 NA NA 24509.800 65.9
## 1012 NA NA 26388.600 64.4
## 1013 NA NA 29770.900 61.1
## 1014 NA NA 33359.400 60.6
## 1015 NA NA 36318.900 57.8
## 1016 NA NA 38856.300 59.7
## 1017 NA NA 40875.500 56.7
## 1018 40.40 1162.7 43077.500 55.4
## 1019 127.70 1169.7 47248.300 53.9
## 1020 32.30 1251.9 49795.900 54.0
## 1021 NA NA 3731.000 75.4
## 1022 NA NA 5120.000 77.3
## 1023 NA NA 6412.000 75.8
## 1024 NA NA 8019.000 71.2
## 1025 5.50 NA 9470.000 66.7
## 1026 12.60 NA 11195.000 65.6
## 1027 11.50 NA 12928.000 66.9
## 1028 84.50 NA 15486.000 68.9
## 1029 74.10 NA 18918.000 64.1
## 1030 72.30 NA 20823.000 60.4
## 1031 130.70 NA 23273.300 59.7
## 1032 157.10 NA 26441.300 58.0
## 1033 102.60 NA 30388.200 57.0
## 1034 161.60 NA 33651.400 55.8
## 1035 184.30 NA 36360.400 54.6
## 1036 265.50 NA 37804.800 52.9
## 1037 33.70 NA 40942.600 51.4
## 1038 49.70 899.4 44101.000 52.0
## 1039 17.80 1042.8 48745.600 51.7
## 1040 258.50 1176.7 52958.600 51.2
## 1041 NA NA 2211.000 30.1
## 1042 NA NA 2999.000 28.3
## 1043 NA NA 3824.000 32.6
## 1044 NA NA 5274.000 32.0
## 1045 NA NA 7028.000 32.7
## 1046 NA NA 9074.000 31.0
## 1047 NA NA 4454.900 0.4
## 1048 NA NA 10407.000 0.5
## 1049 NA NA 8869.800 0.6
## 1050 NA NA 11420.300 1.1
## 1051 NA NA 11249.500 1.1
## 1052 NA NA 13007.400 1.1
## 1053 NA NA 16496.200 1.4
## 1054 NA NA 20422.100 1.5
## 1055 NA NA 20898.100 1.5
## 1056 NA NA 23697.100 2.0
## 1057 NA NA 22218.000 2.1
## 1058 NA NA 25763.600 2.2
## 1059 NA NA 26514.300 2.8
## 1060 NA NA 35424.800 4.7
## 1061 NA NA 34515.000 4.7
## 1062 NA NA 36523.200 8.2
## 1063 NA NA 38620.700 8.3
## 1064 NA 18.6 41296.000 9.1
## 1065 NA NA NA NA
## 1066 NA NA 291.700 12.8
## 1067 NA NA 334.600 11.4
## 1068 NA NA 320.500 13.2
## 1069 NA NA 826.800 10.7
## 1070 NA NA 1832.900 15.9
## 1071 NA NA 1504.300 12.7
## 1072 NA NA 1457.500 14.8
## 1073 NA NA 2872.700 18.7
## 1074 NA NA 4426.700 16.3
## 1075 NA NA 4919.800 17.5
## 1076 NA NA 6311.800 17.3
## 1077 NA NA 7887.600 18.1
## 1078 NA NA 9209.700 16.4
## 1079 NA NA 11151.800 16.1
## 1080 NA NA 12191.000 16.9
## 1081 NA NA 16721.100 16.8
## 1082 NA NA 26861.800 18.1
## 1083 NA NA 23813.000 18.2
## 1084 NA NA 25154.900 19.2
## 1085 NA NA 24385.300 17.9
## 1086 NA NA 24471.400 16.4
## 1087 NA NA 21087.800 14.5
## 1088 NA NA 25209.700 15.5
## 1089 NA 50.7 26359.700 14.1
## 1090 NA NA 0.190 218.8
## 1091 NA NA 0.268 198.9
## 1092 NA NA 437.000 162.4
## 1093 NA NA 688.000 168.9
## 1094 NA NA 806.000 175.8
## 1095 NA NA 1038.000 169.9
## 1096 NA NA 1726.000 165.9
## 1097 NA NA 2417.000 128.5
## 1098 NA NA 3628.000 126.6
## 1099 NA NA 4964.000 127.5
## 1100 NA NA 6219.000 126.9
## 1101 6830.30 NA 7609.000 131.1
## 1102 15012.60 NA 9651.300 131.5
## 1103 12213.20 NA 12080.400 140.3
## 1104 12687.40 NA 15348.300 143.8
## 1105 13369.40 NA 18952.200 147.6
## 1106 12049.80 NA 19760.000 138.1
## 1107 11883.00 NA 22296.500 133.1
## 1108 14767.40 NA 24204.000 136.4
## 1109 15449.90 NA 27281.000 135.7
## 1110 13417.80 NA 29880.000 131.3
## 1111 11007.80 NA 32462.000 130.8
## 1112 12573.10 NA 34142.000 126.3
## 1113 12284.70 NA 36016.000 122.2
## 1114 12586.10 2111.0 38686.000 117.0
## 1115 59.10 2161.4 42450.000 117.4
## 1116 185.50 2723.6 45584.000 118.4
## 1117 NA NA 0.177 243.5
## 1118 NA NA 0.255 231.8
## 1119 NA NA 457.300 203.4
## 1120 NA NA 687.700 200.4
## 1121 NA NA 802.400 197.8
## 1122 NA NA 945.000 193.9
## 1123 NA NA 1373.000 201.3
## 1124 NA NA 2033.000 202.5
## 1125 NA NA 2992.000 203.3
## 1126 NA NA 4348.000 208.4
## 1127 NA NA 5416.000 209.9
## 1128 NA NA 6929.000 204.9
## 1129 53.30 NA 8359.000 206.7
## 1130 75.60 NA 10180.000 211.2
## 1131 49.40 NA 12722.000 220.3
## 1132 NA NA 17375.000 134.6
## 1133 NA NA 18225.000 129.3
## 1134 NA NA 20264.000 125.4
## 1135 NA NA 22773.000 124.5
## 1136 NA NA 26493.000 123.1
## 1137 NA NA 29377.000 122.0
## 1138 NA NA 31014.000 119.2
## 1139 NA NA 31659.000 114.6
## 1140 NA NA 34054.000 110.3
## 1141 NA 1885.2 36097.000 108.6
## 1142 NA 1966.0 40216.000 110.9
## 1143 NA 3045.8 43579.000 112.3
## 1144 NA NA 0.191 189.3
## 1145 NA NA 0.276 183.0
## 1146 NA NA 384.700 163.8
## 1147 NA NA 623.600 159.3
## 1148 NA NA 776.000 149.4
## 1149 NA NA 860.000 146.2
## 1150 NA NA 1182.000 143.7
## 1151 NA NA 1799.000 145.7
## 1152 NA NA 2792.000 146.2
## 1153 NA NA 3819.000 151.0
## 1154 NA NA 5013.500 156.2
## 1155 47.50 NA 6230.300 159.2
## 1156 3.10 NA 7775.100 152.2
## 1157 16.20 NA 9792.400 124.5
## 1158 34.00 NA 12370.000 125.3
## 1159 19.20 NA 16012.700 123.0
## 1160 17.70 NA 17536.000 117.2
## 1161 NA NA 20535.000 115.5
## 1162 NA NA 23233.000 118.3
## 1163 NA NA 28787.000 119.2
## 1164 NA NA 31469.000 119.5
## 1165 NA NA 34398.000 121.1
## 1166 NA NA 35318.000 119.3
## 1167 NA 2332.1 37317.200 116.6
## 1168 NA 2498.3 39653.200 114.1
## 1169 NA 2934.9 44257.900 116.0
## 1170 NA 3877.0 47073.900 116.9
## 1171 NA NA 1954.000 41.2
## 1172 NA NA 2829.000 39.5
## 1173 NA NA 4026.000 39.8
## 1174 NA NA 5404.000 38.2
## 1175 16.20 NA 6401.400 36.8
## 1176 42.00 NA 8133.000 36.5
## 1177 20.70 NA 11034.800 27.9
## 1178 5.60 NA 14364.600 28.5
## 1179 NA NA 19024.000 29.1
## 1180 NA NA 21814.000 27.8
## 1181 NA NA 24742.000 29.1
## 1182 NA NA 27810.000 29.3
## 1183 NA NA 32960.000 29.7
## 1184 NA NA 35583.000 30.4
## 1185 NA NA 38298.000 30.4
## 1186 NA NA 40389.000 29.8
## 1187 NA 357.9 42645.200 28.9
## 1188 NA 450.3 46066.500 27.6
## 1189 NA 501.5 50801.900 28.2
## 1190 NA 518.2 56203.300 28.3
## 1191 NA NA 0.437 121.6
## 1192 NA NA 0.678 116.1
## 1193 NA NA 1353.000 106.4
## 1194 NA NA 2117.000 98.0
## 1195 NA NA 2315.000 95.4
## 1196 NA NA 2507.000 92.0
## 1197 NA NA 3624.000 88.2
## 1198 NA NA 4798.000 86.6
## 1199 NA NA 7073.000 81.6
## 1200 NA NA 9542.000 78.3
## 1201 NA NA 11685.000 74.9
## 1202 NA NA 12723.000 75.8
## 1203 1.00 NA 16358.000 68.9
## 1204 NA NA 19524.100 71.8
## 1205 0.60 NA 22731.400 74.3
## 1206 6.10 NA 30867.400 58.6
## 1207 2.20 NA 36469.000 58.1
## 1208 27.60 NA 41516.100 57.6
## 1209 4.70 NA 45854.900 58.4
## 1210 NA NA 51347.100 58.0
## 1211 34.40 NA 57564.400 56.3
## 1212 NA NA 62554.100 55.0
## 1213 NA NA 67255.500 54.0
## 1214 NA 1410.4 71951.500 52.9
## 1215 NA 1389.7 76525.400 53.7
## 1216 NA 1423.0 84458.200 54.7
## 1217 NA 1465.6 92571.500 55.0
## 1218 NA NA 0.211 295.7
## 1219 NA NA 0.348 277.5
## 1220 NA NA 691.000 223.7
## 1221 NA NA 1094.000 214.7
## 1222 NA NA 1252.000 213.4
## 1223 NA NA 1348.000 219.4
## 1224 NA NA 1742.000 207.2
## 1225 NA NA 2365.000 218.0
## 1226 NA NA 3314.000 215.1
## 1227 NA NA 4421.000 214.9
## 1228 NA NA 5506.000 216.8
## 1229 3674.80 NA 6853.000 214.3
## 1230 4678.70 NA 8839.000 213.4
## 1231 3344.00 NA 10850.000 225.1
## 1232 3347.30 NA 13836.000 232.5
## 1233 6112.50 NA 18528.000 176.5
## 1234 5953.70 NA 19962.000 166.9
## 1235 8436.60 NA 22294.700 160.6
## 1236 12213.40 NA 24701.400 161.0
## 1237 10311.70 NA 28359.000 162.8
## 1238 13823.80 NA 31544.000 162.8
## 1239 9331.40 NA 33198.000 158.5
## 1240 1556.80 NA 34485.800 151.5
## 1241 295.70 2627.5 36272.700 144.6
## 1242 0.00 2743.0 39317.800 136.0
## 1243 594.10 4284.4 44983.300 133.1
## 1244 0.00 4515.6 49200.200 134.1
## 1245 NA NA 2772.000 61.2
## 1246 NA NA 3786.000 61.7
## 1247 NA NA 4827.000 61.6
## 1248 NA NA 5890.000 61.6
## 1249 8717.70 NA 7269.000 59.8
## 1250 12055.00 NA 9252.000 60.3
## 1251 12884.40 NA 10398.000 59.1
## 1252 11222.40 NA 12335.000 52.6
## 1253 15508.60 NA 16068.000 44.4
## 1254 14739.30 NA 17006.000 42.5
## 1255 31777.80 NA 19885.900 41.3
## 1256 44204.90 NA 23587.400 40.4
## 1257 36974.00 NA 26359.200 40.2
## 1258 30972.90 NA 28017.500 39.4
## 1259 35332.70 NA 29556.500 37.6
## 1260 39478.40 NA 31433.800 36.0
## 1261 36599.30 520.5 33106.500 34.7
## 1262 48925.60 374.1 36023.600 34.2
## 1263 63913.70 530.5 40280.900 33.1
## 1264 57191.80 641.3 43641.000 32.0
## 1265 NA NA 1953.000 37.0
## 1266 NA NA 3045.000 37.0
## 1267 NA NA 4005.000 36.9
## 1268 NA NA 5215.000 34.8
## 1269 2997.70 NA 6629.000 35.9
## 1270 6182.90 NA 8554.000 33.8
## 1271 10564.40 NA 9813.000 33.8
## 1272 5949.60 NA 11361.000 32.5
## 1273 14647.50 NA 14992.000 27.4
## 1274 10781.40 NA 15733.000 25.6
## 1275 14383.70 NA 18098.500 25.0
## 1276 21299.10 NA 21350.600 24.9
## 1277 NA NA 2091.000 51.6
## 1278 NA NA 3110.000 51.1
## 1279 NA NA 3695.000 38.6
## 1280 NA NA 4539.000 37.6
## 1281 2953.00 NA 5879.000 35.3
## 1282 6712.80 NA 7804.000 35.0
## 1283 8736.60 NA 9405.000 35.3
## 1284 16793.10 NA 11438.000 35.4
## 1285 12175.10 NA 15369.000 29.2
## 1286 10262.60 NA 16917.000 26.9
## 1287 13610.90 NA 18194.800 26.0
## 1288 12883.80 NA 20901.200 27.2
## 1289 18961.00 NA 24127.200 27.7
## 1290 22777.60 NA 26734.200 28.3
## 1291 NA NA 3482.000 44.4
## 1292 NA NA 4593.000 45.6
## 1293 NA NA 5643.000 44.7
## 1294 NA NA 6982.000 42.2
## 1295 25596.20 NA 9181.000 41.7
## 1296 46194.50 NA 12218.000 43.3
## 1297 36535.50 NA 14037.000 44.0
## 1298 49637.90 NA 16765.000 44.2
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 2811 rows ]
Для начала создадим новый скрипт и установим для него рабочую
директорию - Session -> Set working directory, папку, в
которой будут храниться скаченные файлы и от куда R будет импортировать
файлы по умолчанию 🤯🤯🤯🤯🤯
Далее, установим нужные пакеты. Рекомендую загружать пакеты по одному: в обратном случае, на некоторых устройствах возникают сбои 🤯🤯🤯🤯🤯
install.packages("dplyr")
install.packages("ggplot2")
install.packages("stargazer")
install.packages("lmtest")
install.packages("plotly")
install.packages("plm")
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(stargazer)
library(plm)
library(lmtest)
library(plotly)Опционально, создадим тему для граффических материалов
library(ggplot2)
library(hrbrthemes)
my_theme <- theme_ipsum(
base_family = "Open Sans",
base_size = 12,
axis_text_size = 10,
axis_title_size = 10,
plot_margin = margin(5, 4, 4, 4)
) +
theme(
legend.position = "bottom",
legend.justification = "left",
legend.direction = "horizontal",
legend.title = element_blank(),
text = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.y = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.y = element_text(
angle = 90,
hjust = 0.5,
colour = "grey40"
)
)Поработаем с нашим датасетом: выберем только города миллионники, оставим годы после 1995 - в более ранее периоды наблюдается большое количество пропусков, выберем интересующие нас переменные, и заполним пропуски.
В регрессии будем использовать следующие переменные: new_housing - ввод в действие жилых домов, тыс. м2 общей площади; birth - число родившихся на 1000 человек населения; death - число умерших на 1000 человек населения.
library(dplyr)
data_mln <-
data %>% filter(
grepl(
"Красноярск|Волгоград|Воронеж|Новосибирск|Омск|Пермь|Ростов-на-Дону|Саратов|Екатеринбург|Тюмень|Челябинск|Уфа|Казань",
settlement
),
year >= 1995
) %>%
dplyr::select(settlement,
year,
population,
new_housing,
birth,
death) %>%
mutate(
settlement = as.factor(settlement),
new_housing = ifelse(is.na(new_housing), 1000, new_housing)
)
data_mln## settlement year population new_housing birth death
## 1 Красноярск 1995 870.9 403.1 9.3 14.5
## 2 Красноярск 1996 873.7 229.9 8.9 13.6
## 3 Красноярск 1997 875.1 284.8 8.5 12.6
## 4 Красноярск 1998 877.6 205.2 8.7 12.8
## 5 Красноярск 1999 875.3 206.6 8.3 13.8
## 6 Красноярск 2000 875.7 206.1 8.6 14.1
## 7 Красноярск 2001 875.2 178.1 9.5 13.7
## 8 Красноярск 2002 909.3 242.3 10.7 14.0
## 9 Красноярск 2003 912.8 294.5 10.9 13.7
## 10 Красноярск 2004 917.2 425.8 10.9 12.8
## 11 Красноярск 2005 920.9 531.0 10.9 13.3
## 12 Красноярск 2006 927.9 656.1 11.1 11.9
## 13 Красноярск 2007 937.1 769.0 11.4 11.7
## 14 Красноярск 2008 948.5 691.1 12.7 11.4
## 15 Красноярск 2009 963.2 472.9 13.4 10.8
## 16 Красноярск 2010 979.6 624.9 13.5 11.0
## 17 Красноярск 2011 998.1 688.9 13.2 10.8
## 18 Красноярск 2012 1017.2 703.6 14.1 10.8
## 19 Красноярск 2013 1036.6 708.3 14.2 10.4
## 20 Красноярск 2014 1053.2 614.4 14.7 10.3
## 21 Красноярск 2015 1067.9 707.8 15.4 10.3
## 22 Красноярск 2016 1083.8 922.3 15.1 10.2
## 23 Красноярск 2017 1091.6 676.9 12.8 10.1
## 24 Красноярск 2018 1096.1 741.5 12.2 10.4
## 25 Красноярск 2019 1094.5 894.6 11.0 10.2
## 26 Волгоград 1995 1030.0 288.3 7.7 15.0
## 27 Волгоград 1996 1032.0 236.3 7.4 14.0
## 28 Волгоград 1997 1031.0 193.3 7.2 13.7
## 29 Волгоград 1998 1028.0 191.9 7.4 14.0
## 30 Волгоград 1999 1022.0 229.5 7.1 14.9
## 31 Волгоград 2000 1016.0 232.5 7.6 15.2
## 32 Волгоград 2001 1010.0 216.4 8.0 15.6
## 33 Волгоград 2002 1011.4 201.7 8.7 16.0
## 34 Волгоград 2003 1004.2 183.3 8.5 15.6
## 35 Волгоград 2004 999.1 289.9 8.8 14.8
## 36 Волгоград 2005 991.7 318.6 8.8 15.0
## 37 Волгоград 2006 986.3 388.9 8.8 14.8
## 38 Волгоград 2007 983.9 412.3 9.6 14.1
## 39 Волгоград 2008 981.9 402.8 10.2 13.7
## 40 Волгоград 2009 979.6 355.2 10.5 13.6
## 41 Волгоград 2010 1020.8 325.6 10.3 14.3
## 42 Волгоград 2011 1018.7 252.9 10.2 13.2
## 43 Волгоград 2012 1018.8 352.8 11.0 13.0
## 44 Волгоград 2013 1018.0 405.4 10.7 12.8
## 45 Волгоград 2014 1017.5 556.6 11.0 13.0
## 46 Волгоград 2015 1016.1 475.1 11.6 13.2
## 47 Волгоград 2016 1015.6 407.0 11.5 13.2
## 48 Волгоград 2017 1013.5 377.7 10.1 12.6
## 49 Волгоград 2018 1013.5 387.8 9.6 12.4
## 50 Волгоград 2019 1009.0 411.7 8.6 12.5
## 51 Воронеж 1995 978.9 363.7 7.8 13.0
## 52 Воронеж 1996 980.1 307.0 7.3 12.4
## 53 Воронеж 1997 978.1 391.6 6.8 12.1
## 54 Воронеж 1998 978.5 307.5 6.8 12.1
## 55 Воронеж 1999 977.7 319.2 6.4 13.6
## 56 Воронеж 2000 976.9 368.9 6.9 14.1
## 57 Воронеж 2001 976.5 367.8 7.0 14.5
## 58 Воронеж 2002 848.8 400.3 7.5 14.7
## 59 Воронеж 2003 849.8 517.3 8.6 15.9
## 60 Воронеж 2004 848.8 511.0 9.0 15.7
## 61 Воронеж 2005 846.3 610.8 8.8 15.8
## 62 Воронеж 2006 840.7 695.3 8.9 15.7
## 63 Воронеж 2007 839.9 766.2 9.5 15.5
## 64 Воронеж 2008 843.5 848.4 10.4 15.0
## 65 Воронеж 2009 847.6 608.9 11.1 14.4
## 66 Воронеж 2010 979.5 731.0 11.0 14.6
## 67 Воронеж 2011 991.3 646.3 10.3 13.0
## 68 Воронеж 2012 1003.6 723.4 11.0 12.9
## 69 Воронеж 2013 1014.6 822.8 11.0 12.7
## 70 Воронеж 2014 1023.6 926.1 11.4 13.1
## 71 Воронеж 2015 1032.4 1039.2 12.7 12.8
## 72 Воронеж 2016 1039.8 1117.5 12.3 12.8
## 73 Воронеж 2017 1047.5 1110.4 11.1 12.4
## 74 Воронеж 2018 1054.1 1104.9 10.7 12.3
## 75 Воронеж 2019 1058.3 1216.8 9.8 12.0
## 76 Новосибирск 1995 1397.0 392.8 7.7 14.1
## 77 Новосибирск 1996 1397.0 224.7 7.5 13.5
## 78 Новосибирск 1997 1399.0 264.5 7.5 12.8
## 79 Новосибирск 1998 1402.0 310.6 7.4 12.5
## 80 Новосибирск 1999 1399.0 262.2 7.1 13.0
## 81 Новосибирск 2000 1393.5 342.2 7.8 13.3
## 82 Новосибирск 2001 1388.1 216.5 8.4 13.8
## 83 Новосибирск 2002 1425.5 250.3 9.3 14.6
## 84 Новосибирск 2003 1413.0 368.8 9.7 14.5
## 85 Новосибирск 2004 1405.6 498.4 10.2 14.5
## 86 Новосибирск 2005 1397.0 507.7 10.1 15.1
## 87 Новосибирск 2006 1391.9 827.9 9.9 14.0
## 88 Новосибирск 2007 1390.5 918.4 10.5 13.9
## 89 Новосибирск 2008 1397.2 1026.1 11.7 13.4
## 90 Новосибирск 2009 1409.1 815.2 12.4 12.9
## 91 Новосибирск 2010 1475.1 1017.1 12.9 12.8
## 92 Новосибирск 2011 1498.9 1029.8 12.5 12.2
## 93 Новосибирск 2012 1523.8 1114.8 13.3 12.2
## 94 Новосибирск 2013 1547.9 1179.6 13.5 12.0
## 95 Новосибирск 2014 1567.1 1461.4 13.6 11.8
## 96 Новосибирск 2015 1584.1 1735.6 14.6 11.6
## 97 Новосибирск 2016 1602.9 1527.9 14.1 11.7
## 98 Новосибирск 2017 1612.8 1037.5 12.5 11.5
## 99 Новосибирск 2018 1618.0 1050.6 12.0 11.8
## 100 Новосибирск 2019 1625.6 1061.3 10.9 11.4
## 101 Омск 1995 1184.0 346.6 9.0 12.0
## 102 Омск 1996 1182.0 251.5 8.6 11.9
## 103 Омск 1997 1183.0 233.1 8.1 11.7
## 104 Омск 1998 1182.0 153.5 8.1 11.0
## 105 Омск 1999 1172.0 165.9 7.2 12.5
## 106 Омск 2000 1162.0 170.1 7.6 12.9
## 107 Омск 2001 1152.0 116.5 7.8 12.8
## 108 Омск 2002 1134.0 168.5 9.1 13.7
## 109 Омск 2003 1122.3 220.6 9.9 14.1
## 110 Омск 2004 1142.8 397.7 9.7 14.1
## 111 Омск 2005 1138.8 595.2 9.6 14.7
## 112 Омск 2006 1134.7 723.4 9.5 14.0
## 113 Омск 2007 1131.1 802.6 10.5 13.7
## 114 Омск 2008 1129.1 696.7 11.0 13.3
## 115 Омск 2009 1127.7 368.7 11.6 12.7
## 116 Омск 2010 1154.1 350.2 12.1 12.9
## 117 Омск 2011 1156.6 5714.0 12.1 12.2
## 118 Омск 2012 1160.7 7563.0 13.4 12.5
## 119 Омск 2013 1166.1 568.2 13.4 12.2
## 120 Омск 2014 1173.9 640.3 13.7 12.1
## 121 Омск 2015 1178.1 576.5 13.9 12.2
## 122 Омск 2016 1178.4 621.5 13.1 12.1
## 123 Омск 2017 1172.0 323.2 11.2 11.9
## 124 Омск 2018 1164.8 384.8 10.6 11.8
## 125 Омск 2019 1154.5 307.6 9.5 11.7
## 126 Пермь 1995 1039.0 288.9 8.0 14.9
## 127 Пермь 1996 1036.0 155.1 8.1 13.6
## 128 Пермь 1997 1033.0 199.6 8.0 12.2
## 129 Пермь 1998 1028.0 230.2 8.5 12.0
## 130 Пермь 1999 1021.0 210.5 8.3 13.4
## 131 Пермь 2000 1015.0 160.2 8.7 14.1
## 132 Пермь 2001 1008.3 341.1 9.5 14.7
## 133 Пермь 2002 1010.9 152.4 10.3 15.1
## 134 Пермь 2003 1003.8 226.1 10.5 15.5
## 135 Пермь 2004 998.7 245.0 10.6 15.0
## 136 Пермь 2005 993.3 384.8 10.1 14.8
## 137 Пермь 2006 990.2 426.1 10.0 13.7
## 138 Пермь 2007 987.2 504.5 10.3 13.3
## 139 Пермь 2008 985.8 428.7 11.2 13.2
## 140 Пермь 2009 986.5 290.6 12.1 13.2
## 141 Пермь 2010 991.5 364.2 12.8 13.0
## 142 Пермь 2011 1000.7 408.4 12.8 12.5
## 143 Пермь 2012 1013.9 462.4 13.9 12.4
## 144 Пермь 2013 1026.5 522.4 13.7 11.9
## 145 Пермь 2014 1036.5 582.5 13.9 11.9
## 146 Пермь 2015 1041.9 565.5 15.0 12.3
## 147 Пермь 2016 1048.0 548.2 14.8 12.0
## 148 Пермь 2017 1051.6 544.2 12.5 11.6
## 149 Пермь 2018 1053.9 556.4 11.5 11.8
## 150 Пермь 2019 1055.4 543.0 10.2 11.5
## 151 Ростов-на-Дону 1995 1013.0 405.6 7.9 15.3
## 152 Ростов-на-Дону 1996 1011.0 359.4 7.6 14.0
## 153 Ростов-на-Дону 1997 1009.0 377.7 7.3 13.3
## 154 Ростов-на-Дону 1998 1006.0 391.3 7.1 13.2
## 155 Ростов-на-Дону 1999 1001.0 410.7 6.7 13.4
## 156 Ростов-на-Дону 2000 998.0 410.1 7.5 14.1
## 157 Ростов-на-Дону 2001 993.0 427.2 7.6 14.8
## 158 Ростов-на-Дону 2002 1068.3 452.5 8.4 15.0
## 159 Ростов-на-Дону 2003 1062.1 505.8 8.0 14.2
## 160 Ростов-на-Дону 2004 1057.9 581.5 8.6 13.7
## 161 Ростов-на-Дону 2005 1054.8 620.1 8.5 13.6
## 162 Ростов-на-Дону 2006 1051.6 707.4 8.7 13.6
## 163 Ростов-на-Дону 2007 1048.7 859.7 9.0 13.2
## 164 Ростов-на-Дону 2008 1049.0 1002.5 9.7 12.9
## 165 Ростов-на-Дону 2009 1048.1 840.3 10.0 12.5
## 166 Ростов-на-Дону 2010 1091.0 850.0 9.9 12.4
## 167 Ростов-на-Дону 2011 1096.5 895.1 10.0 11.9
## 168 Ростов-на-Дону 2012 1103.7 1000.0 11.1 11.8
## 169 Ростов-на-Дону 2013 1109.8 1025.1 11.1 11.7
## 170 Ростов-на-Дону 2014 1114.8 1102.7 11.7 11.7
## 171 Ростов-на-Дону 2015 1119.9 1111.1 12.5 11.5
## 172 Ростов-на-Дону 2016 1125.3 1113.2 12.5 11.8
## 173 Ростов-на-Дону 2017 1130.3 1118.5 11.1 11.1
## 174 Ростов-на-Дону 2018 1133.3 1127.1 10.5 11.1
## 175 Ростов-на-Дону 2019 1137.9 1259.2 9.8 11.1
## 176 Саратов 1995 889.2 253.8 7.5 14.8
## 177 Саратов 1996 889.8 283.5 7.2 14.1
## 178 Саратов 1997 883.9 449.1 6.8 13.7
## 179 Саратов 1998 878.8 323.8 7.0 13.6
## 180 Саратов 1999 871.6 271.4 7.0 15.0
## 181 Саратов 2000 864.4 150.4 7.4 16.3
## 182 Саратов 2001 856.6 169.5 7.5 16.2
## 183 Саратов 2002 873.1 224.9 8.3 16.5
## 184 Саратов 2003 864.6 191.7 8.7 16.7
## 185 Саратов 2004 858.0 214.2 8.9 16.2
## 186 Саратов 2005 850.1 320.5 8.5 16.2
## 187 Саратов 2006 841.4 418.2 8.5 15.2
## 188 Саратов 2007 836.1 540.1 9.2 15.0
## 189 Саратов 2008 831.0 570.3 9.9 14.9
## 190 Саратов 2009 827.2 592.9 9.8 14.6
## 191 Саратов 2010 837.5 665.3 10.2 15.6
## 192 Саратов 2011 836.9 697.9 10.1 13.6
## 193 Саратов 2012 839.8 740.6 10.8 13.5
## 194 Саратов 2013 840.8 736.3 11.0 13.7
## 195 Саратов 2014 842.1 914.2 11.2 13.4
## 196 Саратов 2015 843.5 702.8 12.3 13.7
## 197 Саратов 2016 845.3 928.0 11.8 13.3
## 198 Саратов 2017 844.9 755.2 10.3 13.3
## 199 Саратов 2018 841.9 868.4 9.8 13.3
## 200 Саратов 2019 838.0 908.5 9.0 13.1
## 201 Екатеринбург 1995 1321.0 385.8 8.5 14.2
## 202 Екатеринбург 1996 1318.0 271.6 8.2 13.2
## 203 Екатеринбург 1997 1318.0 364.9 8.0 12.3
## 204 Екатеринбург 1998 1317.0 284.6 8.1 12.5
## 205 Екатеринбург 1999 1311.0 307.9 7.7 13.8
## 206 Екатеринбург 2000 1304.0 295.7 8.3 14.6
## 207 Екатеринбург 2001 1299.0 310.8 8.9 14.4
## 208 Екатеринбург 2002 1340.5 363.9 9.9 14.5
## 209 Екатеринбург 2003 1334.4 412.8 10.1 14.4
## 210 Екатеринбург 2004 1335.5 493.2 10.3 13.6
## 211 Екатеринбург 2005 1339.6 643.1 10.0 13.6
## 212 Екатеринбург 2006 1346.3 735.3 10.3 12.8
## 213 Екатеринбург 2007 1354.4 899.5 10.7 12.5
## 214 Екатеринбург 2008 1363.8 955.0 11.6 12.4
## 215 Екатеринбург 2009 1375.4 816.6 12.4 11.9
## 216 Екатеринбург 2010 1352.8 1026.8 13.0 11.8
## 217 Екатеринбург 2011 1411.1 1050.2 13.1 11.5
## 218 Екатеринбург 2012 1429.4 1075.2 13.8 11.5
## 219 Екатеринбург 2013 1445.7 896.1 14.2 11.1
## 220 Екатеринбург 2014 1461.4 1041.3 14.4 11.3
## 221 Екатеринбург 2015 1477.7 1196.9 15.8 11.2
## 222 Екатеринбург 2016 1488.4 1022.5 15.2 11.2
## 223 Екатеринбург 2017 1501.7 1030.0 13.4 10.7
## 224 Екатеринбург 2018 1515.8 1113.0 12.8 10.8
## 225 Екатеринбург 2019 1526.4 1344.2 11.6 10.7
## 226 Тюмень 1995 547.7 347.4 9.1 11.4
## 227 Тюмень 1996 551.3 403.5 8.9 10.6
## 228 Тюмень 1997 553.6 261.0 9.0 9.7
## 229 Тюмень 1998 556.4 261.7 9.7 9.5
## 230 Тюмень 1999 556.0 242.7 9.0 10.1
## 231 Тюмень 2000 554.1 261.8 9.2 11.4
## 232 Тюмень 2001 552.4 287.0 9.7 11.6
## 233 Тюмень 2002 510.7 299.9 11.6 13.4
## 234 Тюмень 2003 510.3 314.8 12.1 12.9
## 235 Тюмень 2004 538.3 361.1 12.2 12.5
## 236 Тюмень 2005 542.5 391.3 12.2 11.4
## 237 Тюмень 2006 549.9 513.1 12.6 10.9
## 238 Тюмень 2007 560.0 640.8 13.4 10.3
## 239 Тюмень 2008 570.3 739.5 14.1 10.4
## 240 Тюмень 2009 580.2 669.5 15.1 9.8
## 241 Тюмень 2010 607.8 745.2 15.7 10.4
## 242 Тюмень 2011 632.6 758.8 15.7 9.6
## 243 Тюмень 2012 657.0 952.4 16.8 9.5
## 244 Тюмень 2013 679.9 903.7 16.6 9.0
## 245 Тюмень 2014 697.0 1080.4 17.5 9.0
## 246 Тюмень 2015 720.6 1280.2 17.4 9.2
## 247 Тюмень 2016 744.6 1011.3 16.7 8.8
## 248 Тюмень 2017 768.4 646.5 16.4 8.2
## 249 Тюмень 2018 788.7 822.8 15.5 8.4
## 250 Тюмень 2019 807.3 1090.4 14.1 8.2
## 251 Челябинск 1995 1110.0 331.9 8.2 14.0
## 252 Челябинск 1996 1110.0 252.7 8.0 12.6
## 253 Челябинск 1997 1111.0 255.6 8.0 11.8
## 254 Челябинск 1998 1113.0 266.9 8.1 11.6
## 255 Челябинск 1999 1110.0 323.2 7.7 13.0
## 256 Челябинск 2000 1108.0 330.7 8.5 13.7
## 257 Челябинск 2001 1105.0 325.6 8.8 13.9
## 258 Челябинск 2002 1104.6 307.9 9.7 14.6
## 259 Челябинск 2003 1098.1 343.3 10.1 14.7
## 260 Челябинск 2004 1095.1 358.9 10.4 14.5
## 261 Челябинск 2005 1093.0 440.9 10.1 14.5
## 262 Челябинск 2006 1091.5 512.3 10.3 13.7
## 263 Челябинск 2007 1092.5 636.1 10.6 12.9
## 264 Челябинск 2008 1093.7 880.2 11.5 13.0
## 265 Челябинск 2009 1095.9 531.3 11.9 12.5
## 266 Челябинск 2010 1131.1 486.9 12.2 12.2
## 267 Челябинск 2011 1143.5 749.0 12.3 12.2
## 268 Челябинск 2012 1156.2 1003.6 13.3 12.3
## 269 Челябинск 2013 1169.4 902.8 13.4 12.0
## 270 Челябинск 2014 1183.4 782.9 13.9 11.9
## 271 Челябинск 2015 1192.0 571.3 14.7 11.8
## 272 Челябинск 2016 1198.9 558.7 13.9 11.9
## 273 Челябинск 2017 1202.4 700.5 12.0 11.1
## 274 Челябинск 2018 1200.7 646.0 11.4 11.3
## 275 Челябинск 2019 1196.7 612.3 10.7 11.3
## 276 Уфа 1995 1084.0 321.3 8.7 11.4
## 277 Уфа 1996 1085.0 199.3 8.4 10.7
## 278 Уфа 1997 1089.0 301.0 8.1 10.4
## 279 Уфа 1998 1093.0 289.8 8.6 10.5
## 280 Уфа 1999 1095.0 231.3 8.2 11.4
## 281 Уфа 2000 1095.0 243.2 8.5 11.7
## 282 Уфа 2001 1092.0 325.9 8.5 12.1
## 283 Уфа 2002 1042.4 358.6 9.6 12.5
## 284 Уфа 2003 1040.6 369.8 10.4 13.4
## 285 Уфа 2004 1036.0 416.9 10.8 13.2
## 286 Уфа 2005 1029.6 469.9 10.9 13.0
## 287 Уфа 2006 1022.6 521.2 11.2 12.4
## 288 Уфа 2007 1021.5 611.5 11.9 12.5
## 289 Уфа 2008 1024.8 809.9 12.7 12.4
## 290 Уфа 2009 1030.8 564.5 13.4 11.6
## 291 Уфа 2010 1065.6 654.6 14.0 11.9
## 292 Уфа 2011 1072.3 702.2 14.0 11.8
## 293 Уфа 2012 1077.7 770.4 15.2 11.6
## 294 Уфа 2013 1096.7 816.4 15.8 11.4
## 295 Уфа 2014 1105.7 822.3 16.1 11.5
## 296 Уфа 2015 1111.0 824.9 16.2 11.5
## 297 Уфа 2016 1115.6 768.6 16.2 11.3
## 298 Уфа 2017 1120.5 675.4 12.8 10.8
## 299 Уфа 2018 1124.2 653.3 11.9 10.6
## 300 Уфа 2019 1128.8 714.1 10.6 10.5
## 301 Казань 1995 1078.0 310.0 8.7 13.7
## 302 Казань 1996 1078.0 379.0 8.4 12.4
## 303 Казань 1997 1080.0 386.0 8.5 12.6
## 304 Казань 1998 1092.0 487.0 8.4 12.5
## 305 Казань 1999 1092.0 538.0 7.9 13.1
## 306 Казань 2000 1091.0 542.0 7.9 13.8
## 307 Казань 2001 1090.0 603.0 8.3 14.0
## 308 Казань 2002 1105.3 600.0 9.0 14.1
## 309 Казань 2003 1106.9 611.0 9.4 14.1
## 310 Казань 2004 1110.0 874.7 9.4 14.3
## 311 Казань 2005 1112.7 632.0 9.3 14.2
## 312 Казань 2006 1116.0 729.6 9.3 13.4
## 313 Казань 2007 1120.2 742.3 10.0 12.9
## 314 Казань 2008 1130.7 901.7 11.1 12.6
## 315 Казань 2009 1136.6 723.4 11.8 12.3
## 316 Казань 2010 1145.4 771.8 13.1 13.1
## 317 Казань 2011 1161.3 942.7 14.2 11.9
## 318 Казань 2012 1176.2 1000.0 15.4 11.5
## 319 Казань 2013 1190.9 809.9 15.4 11.3
## 320 Казань 2014 1205.7 801.0 15.7 11.3
## 321 Казань 2015 1217.0 762.0 16.8 11.0
## 322 Казань 2016 1231.9 740.1 17.4 10.7
## 323 Казань 2017 1243.5 804.1 15.2 10.2
## 324 Казань 2018 1252.0 804.2 14.1 10.2
## 325 Казань 2019 1257.4 1014.4 12.6 9.7
Создадим панельный датасет с помощью функции - параметр
index предназначен для определения пространственного и
временного индексов, сюда помешаются названия переменных из датасета.
Такой датасет необходим для работы с лаговыми и группирующими функциями,
а также для удобного моделирования панельной регрессии - альтернативно
можно прописывать этот параметр в модельных функциях.
## settlement year population new_housing birth death
## Волгоград-1995 Волгоград 1995 1030.0 288.3 7.7 15.0
## Волгоград-1996 Волгоград 1996 1032.0 236.3 7.4 14.0
## Волгоград-1997 Волгоград 1997 1031.0 193.3 7.2 13.7
## Волгоград-1998 Волгоград 1998 1028.0 191.9 7.4 14.0
## Волгоград-1999 Волгоград 1999 1022.0 229.5 7.1 14.9
## Волгоград-2000 Волгоград 2000 1016.0 232.5 7.6 15.2
## Волгоград-2001 Волгоград 2001 1010.0 216.4 8.0 15.6
## Волгоград-2002 Волгоград 2002 1011.4 201.7 8.7 16.0
## Волгоград-2003 Волгоград 2003 1004.2 183.3 8.5 15.6
## Волгоград-2004 Волгоград 2004 999.1 289.9 8.8 14.8
## Волгоград-2005 Волгоград 2005 991.7 318.6 8.8 15.0
## Волгоград-2006 Волгоград 2006 986.3 388.9 8.8 14.8
## Волгоград-2007 Волгоград 2007 983.9 412.3 9.6 14.1
## Волгоград-2008 Волгоград 2008 981.9 402.8 10.2 13.7
## Волгоград-2009 Волгоград 2009 979.6 355.2 10.5 13.6
## Волгоград-2010 Волгоград 2010 1020.8 325.6 10.3 14.3
## Волгоград-2011 Волгоград 2011 1018.7 252.9 10.2 13.2
## Волгоград-2012 Волгоград 2012 1018.8 352.8 11.0 13.0
## Волгоград-2013 Волгоград 2013 1018.0 405.4 10.7 12.8
## Волгоград-2014 Волгоград 2014 1017.5 556.6 11.0 13.0
## Волгоград-2015 Волгоград 2015 1016.1 475.1 11.6 13.2
## Волгоград-2016 Волгоград 2016 1015.6 407.0 11.5 13.2
## Волгоград-2017 Волгоград 2017 1013.5 377.7 10.1 12.6
## Волгоград-2018 Волгоград 2018 1013.5 387.8 9.6 12.4
## Волгоград-2019 Волгоград 2019 1009.0 411.7 8.6 12.5
## Воронеж-1995 Воронеж 1995 978.9 363.7 7.8 13.0
## Воронеж-1996 Воронеж 1996 980.1 307.0 7.3 12.4
## Воронеж-1997 Воронеж 1997 978.1 391.6 6.8 12.1
## Воронеж-1998 Воронеж 1998 978.5 307.5 6.8 12.1
## Воронеж-1999 Воронеж 1999 977.7 319.2 6.4 13.6
## Воронеж-2000 Воронеж 2000 976.9 368.9 6.9 14.1
## Воронеж-2001 Воронеж 2001 976.5 367.8 7.0 14.5
## Воронеж-2002 Воронеж 2002 848.8 400.3 7.5 14.7
## Воронеж-2003 Воронеж 2003 849.8 517.3 8.6 15.9
## Воронеж-2004 Воронеж 2004 848.8 511.0 9.0 15.7
## Воронеж-2005 Воронеж 2005 846.3 610.8 8.8 15.8
## Воронеж-2006 Воронеж 2006 840.7 695.3 8.9 15.7
## Воронеж-2007 Воронеж 2007 839.9 766.2 9.5 15.5
## Воронеж-2008 Воронеж 2008 843.5 848.4 10.4 15.0
## Воронеж-2009 Воронеж 2009 847.6 608.9 11.1 14.4
## Воронеж-2010 Воронеж 2010 979.5 731.0 11.0 14.6
## Воронеж-2011 Воронеж 2011 991.3 646.3 10.3 13.0
## Воронеж-2012 Воронеж 2012 1003.6 723.4 11.0 12.9
## Воронеж-2013 Воронеж 2013 1014.6 822.8 11.0 12.7
## Воронеж-2014 Воронеж 2014 1023.6 926.1 11.4 13.1
## Воронеж-2015 Воронеж 2015 1032.4 1039.2 12.7 12.8
## Воронеж-2016 Воронеж 2016 1039.8 1117.5 12.3 12.8
## Воронеж-2017 Воронеж 2017 1047.5 1110.4 11.1 12.4
## Воронеж-2018 Воронеж 2018 1054.1 1104.9 10.7 12.3
## Воронеж-2019 Воронеж 2019 1058.3 1216.8 9.8 12.0
## Екатеринбург-1995 Екатеринбург 1995 1321.0 385.8 8.5 14.2
## Екатеринбург-1996 Екатеринбург 1996 1318.0 271.6 8.2 13.2
## Екатеринбург-1997 Екатеринбург 1997 1318.0 364.9 8.0 12.3
## Екатеринбург-1998 Екатеринбург 1998 1317.0 284.6 8.1 12.5
## Екатеринбург-1999 Екатеринбург 1999 1311.0 307.9 7.7 13.8
## Екатеринбург-2000 Екатеринбург 2000 1304.0 295.7 8.3 14.6
## Екатеринбург-2001 Екатеринбург 2001 1299.0 310.8 8.9 14.4
## Екатеринбург-2002 Екатеринбург 2002 1340.5 363.9 9.9 14.5
## Екатеринбург-2003 Екатеринбург 2003 1334.4 412.8 10.1 14.4
## Екатеринбург-2004 Екатеринбург 2004 1335.5 493.2 10.3 13.6
## Екатеринбург-2005 Екатеринбург 2005 1339.6 643.1 10.0 13.6
## Екатеринбург-2006 Екатеринбург 2006 1346.3 735.3 10.3 12.8
## Екатеринбург-2007 Екатеринбург 2007 1354.4 899.5 10.7 12.5
## Екатеринбург-2008 Екатеринбург 2008 1363.8 955.0 11.6 12.4
## Екатеринбург-2009 Екатеринбург 2009 1375.4 816.6 12.4 11.9
## Екатеринбург-2010 Екатеринбург 2010 1352.8 1026.8 13.0 11.8
## Екатеринбург-2011 Екатеринбург 2011 1411.1 1050.2 13.1 11.5
## Екатеринбург-2012 Екатеринбург 2012 1429.4 1075.2 13.8 11.5
## Екатеринбург-2013 Екатеринбург 2013 1445.7 896.1 14.2 11.1
## Екатеринбург-2014 Екатеринбург 2014 1461.4 1041.3 14.4 11.3
## Екатеринбург-2015 Екатеринбург 2015 1477.7 1196.9 15.8 11.2
## Екатеринбург-2016 Екатеринбург 2016 1488.4 1022.5 15.2 11.2
## Екатеринбург-2017 Екатеринбург 2017 1501.7 1030.0 13.4 10.7
## Екатеринбург-2018 Екатеринбург 2018 1515.8 1113.0 12.8 10.8
## Екатеринбург-2019 Екатеринбург 2019 1526.4 1344.2 11.6 10.7
## Казань-1995 Казань 1995 1078.0 310.0 8.7 13.7
## Казань-1996 Казань 1996 1078.0 379.0 8.4 12.4
## Казань-1997 Казань 1997 1080.0 386.0 8.5 12.6
## Казань-1998 Казань 1998 1092.0 487.0 8.4 12.5
## Казань-1999 Казань 1999 1092.0 538.0 7.9 13.1
## Казань-2000 Казань 2000 1091.0 542.0 7.9 13.8
## Казань-2001 Казань 2001 1090.0 603.0 8.3 14.0
## Казань-2002 Казань 2002 1105.3 600.0 9.0 14.1
## Казань-2003 Казань 2003 1106.9 611.0 9.4 14.1
## Казань-2004 Казань 2004 1110.0 874.7 9.4 14.3
## Казань-2005 Казань 2005 1112.7 632.0 9.3 14.2
## Казань-2006 Казань 2006 1116.0 729.6 9.3 13.4
## Казань-2007 Казань 2007 1120.2 742.3 10.0 12.9
## Казань-2008 Казань 2008 1130.7 901.7 11.1 12.6
## Казань-2009 Казань 2009 1136.6 723.4 11.8 12.3
## Казань-2010 Казань 2010 1145.4 771.8 13.1 13.1
## Казань-2011 Казань 2011 1161.3 942.7 14.2 11.9
## Казань-2012 Казань 2012 1176.2 1000.0 15.4 11.5
## Казань-2013 Казань 2013 1190.9 809.9 15.4 11.3
## Казань-2014 Казань 2014 1205.7 801.0 15.7 11.3
## Казань-2015 Казань 2015 1217.0 762.0 16.8 11.0
## Казань-2016 Казань 2016 1231.9 740.1 17.4 10.7
## Казань-2017 Казань 2017 1243.5 804.1 15.2 10.2
## Казань-2018 Казань 2018 1252.0 804.2 14.1 10.2
## Казань-2019 Казань 2019 1257.4 1014.4 12.6 9.7
## Красноярск-1995 Красноярск 1995 870.9 403.1 9.3 14.5
## Красноярск-1996 Красноярск 1996 873.7 229.9 8.9 13.6
## Красноярск-1997 Красноярск 1997 875.1 284.8 8.5 12.6
## Красноярск-1998 Красноярск 1998 877.6 205.2 8.7 12.8
## Красноярск-1999 Красноярск 1999 875.3 206.6 8.3 13.8
## Красноярск-2000 Красноярск 2000 875.7 206.1 8.6 14.1
## Красноярск-2001 Красноярск 2001 875.2 178.1 9.5 13.7
## Красноярск-2002 Красноярск 2002 909.3 242.3 10.7 14.0
## Красноярск-2003 Красноярск 2003 912.8 294.5 10.9 13.7
## Красноярск-2004 Красноярск 2004 917.2 425.8 10.9 12.8
## Красноярск-2005 Красноярск 2005 920.9 531.0 10.9 13.3
## Красноярск-2006 Красноярск 2006 927.9 656.1 11.1 11.9
## Красноярск-2007 Красноярск 2007 937.1 769.0 11.4 11.7
## Красноярск-2008 Красноярск 2008 948.5 691.1 12.7 11.4
## Красноярск-2009 Красноярск 2009 963.2 472.9 13.4 10.8
## Красноярск-2010 Красноярск 2010 979.6 624.9 13.5 11.0
## Красноярск-2011 Красноярск 2011 998.1 688.9 13.2 10.8
## Красноярск-2012 Красноярск 2012 1017.2 703.6 14.1 10.8
## Красноярск-2013 Красноярск 2013 1036.6 708.3 14.2 10.4
## Красноярск-2014 Красноярск 2014 1053.2 614.4 14.7 10.3
## Красноярск-2015 Красноярск 2015 1067.9 707.8 15.4 10.3
## Красноярск-2016 Красноярск 2016 1083.8 922.3 15.1 10.2
## Красноярск-2017 Красноярск 2017 1091.6 676.9 12.8 10.1
## Красноярск-2018 Красноярск 2018 1096.1 741.5 12.2 10.4
## Красноярск-2019 Красноярск 2019 1094.5 894.6 11.0 10.2
## Новосибирск-1995 Новосибирск 1995 1397.0 392.8 7.7 14.1
## Новосибирск-1996 Новосибирск 1996 1397.0 224.7 7.5 13.5
## Новосибирск-1997 Новосибирск 1997 1399.0 264.5 7.5 12.8
## Новосибирск-1998 Новосибирск 1998 1402.0 310.6 7.4 12.5
## Новосибирск-1999 Новосибирск 1999 1399.0 262.2 7.1 13.0
## Новосибирск-2000 Новосибирск 2000 1393.5 342.2 7.8 13.3
## Новосибирск-2001 Новосибирск 2001 1388.1 216.5 8.4 13.8
## Новосибирск-2002 Новосибирск 2002 1425.5 250.3 9.3 14.6
## Новосибирск-2003 Новосибирск 2003 1413.0 368.8 9.7 14.5
## Новосибирск-2004 Новосибирск 2004 1405.6 498.4 10.2 14.5
## Новосибирск-2005 Новосибирск 2005 1397.0 507.7 10.1 15.1
## Новосибирск-2006 Новосибирск 2006 1391.9 827.9 9.9 14.0
## Новосибирск-2007 Новосибирск 2007 1390.5 918.4 10.5 13.9
## Новосибирск-2008 Новосибирск 2008 1397.2 1026.1 11.7 13.4
## Новосибирск-2009 Новосибирск 2009 1409.1 815.2 12.4 12.9
## Новосибирск-2010 Новосибирск 2010 1475.1 1017.1 12.9 12.8
## Новосибирск-2011 Новосибирск 2011 1498.9 1029.8 12.5 12.2
## Новосибирск-2012 Новосибирск 2012 1523.8 1114.8 13.3 12.2
## Новосибирск-2013 Новосибирск 2013 1547.9 1179.6 13.5 12.0
## Новосибирск-2014 Новосибирск 2014 1567.1 1461.4 13.6 11.8
## Новосибирск-2015 Новосибирск 2015 1584.1 1735.6 14.6 11.6
## Новосибирск-2016 Новосибирск 2016 1602.9 1527.9 14.1 11.7
## Новосибирск-2017 Новосибирск 2017 1612.8 1037.5 12.5 11.5
## Новосибирск-2018 Новосибирск 2018 1618.0 1050.6 12.0 11.8
## Новосибирск-2019 Новосибирск 2019 1625.6 1061.3 10.9 11.4
## Омск-1995 Омск 1995 1184.0 346.6 9.0 12.0
## Омск-1996 Омск 1996 1182.0 251.5 8.6 11.9
## Омск-1997 Омск 1997 1183.0 233.1 8.1 11.7
## Омск-1998 Омск 1998 1182.0 153.5 8.1 11.0
## Омск-1999 Омск 1999 1172.0 165.9 7.2 12.5
## Омск-2000 Омск 2000 1162.0 170.1 7.6 12.9
## Омск-2001 Омск 2001 1152.0 116.5 7.8 12.8
## Омск-2002 Омск 2002 1134.0 168.5 9.1 13.7
## Омск-2003 Омск 2003 1122.3 220.6 9.9 14.1
## Омск-2004 Омск 2004 1142.8 397.7 9.7 14.1
## Омск-2005 Омск 2005 1138.8 595.2 9.6 14.7
## Омск-2006 Омск 2006 1134.7 723.4 9.5 14.0
## Омск-2007 Омск 2007 1131.1 802.6 10.5 13.7
## Омск-2008 Омск 2008 1129.1 696.7 11.0 13.3
## Омск-2009 Омск 2009 1127.7 368.7 11.6 12.7
## Омск-2010 Омск 2010 1154.1 350.2 12.1 12.9
## Омск-2011 Омск 2011 1156.6 5714.0 12.1 12.2
## Омск-2012 Омск 2012 1160.7 7563.0 13.4 12.5
## Омск-2013 Омск 2013 1166.1 568.2 13.4 12.2
## Омск-2014 Омск 2014 1173.9 640.3 13.7 12.1
## Омск-2015 Омск 2015 1178.1 576.5 13.9 12.2
## Омск-2016 Омск 2016 1178.4 621.5 13.1 12.1
## Омск-2017 Омск 2017 1172.0 323.2 11.2 11.9
## Омск-2018 Омск 2018 1164.8 384.8 10.6 11.8
## Омск-2019 Омск 2019 1154.5 307.6 9.5 11.7
## Пермь-1995 Пермь 1995 1039.0 288.9 8.0 14.9
## Пермь-1996 Пермь 1996 1036.0 155.1 8.1 13.6
## Пермь-1997 Пермь 1997 1033.0 199.6 8.0 12.2
## Пермь-1998 Пермь 1998 1028.0 230.2 8.5 12.0
## Пермь-1999 Пермь 1999 1021.0 210.5 8.3 13.4
## Пермь-2000 Пермь 2000 1015.0 160.2 8.7 14.1
## Пермь-2001 Пермь 2001 1008.3 341.1 9.5 14.7
## Пермь-2002 Пермь 2002 1010.9 152.4 10.3 15.1
## Пермь-2003 Пермь 2003 1003.8 226.1 10.5 15.5
## Пермь-2004 Пермь 2004 998.7 245.0 10.6 15.0
## Пермь-2005 Пермь 2005 993.3 384.8 10.1 14.8
## Пермь-2006 Пермь 2006 990.2 426.1 10.0 13.7
## Пермь-2007 Пермь 2007 987.2 504.5 10.3 13.3
## Пермь-2008 Пермь 2008 985.8 428.7 11.2 13.2
## Пермь-2009 Пермь 2009 986.5 290.6 12.1 13.2
## Пермь-2010 Пермь 2010 991.5 364.2 12.8 13.0
## Пермь-2011 Пермь 2011 1000.7 408.4 12.8 12.5
## Пермь-2012 Пермь 2012 1013.9 462.4 13.9 12.4
## Пермь-2013 Пермь 2013 1026.5 522.4 13.7 11.9
## Пермь-2014 Пермь 2014 1036.5 582.5 13.9 11.9
## Пермь-2015 Пермь 2015 1041.9 565.5 15.0 12.3
## Пермь-2016 Пермь 2016 1048.0 548.2 14.8 12.0
## Пермь-2017 Пермь 2017 1051.6 544.2 12.5 11.6
## Пермь-2018 Пермь 2018 1053.9 556.4 11.5 11.8
## Пермь-2019 Пермь 2019 1055.4 543.0 10.2 11.5
## Ростов-на-Дону-1995 Ростов-на-Дону 1995 1013.0 405.6 7.9 15.3
## Ростов-на-Дону-1996 Ростов-на-Дону 1996 1011.0 359.4 7.6 14.0
## Ростов-на-Дону-1997 Ростов-на-Дону 1997 1009.0 377.7 7.3 13.3
## Ростов-на-Дону-1998 Ростов-на-Дону 1998 1006.0 391.3 7.1 13.2
## Ростов-на-Дону-1999 Ростов-на-Дону 1999 1001.0 410.7 6.7 13.4
## Ростов-на-Дону-2000 Ростов-на-Дону 2000 998.0 410.1 7.5 14.1
## Ростов-на-Дону-2001 Ростов-на-Дону 2001 993.0 427.2 7.6 14.8
## Ростов-на-Дону-2002 Ростов-на-Дону 2002 1068.3 452.5 8.4 15.0
## Ростов-на-Дону-2003 Ростов-на-Дону 2003 1062.1 505.8 8.0 14.2
## Ростов-на-Дону-2004 Ростов-на-Дону 2004 1057.9 581.5 8.6 13.7
## Ростов-на-Дону-2005 Ростов-на-Дону 2005 1054.8 620.1 8.5 13.6
## Ростов-на-Дону-2006 Ростов-на-Дону 2006 1051.6 707.4 8.7 13.6
## Ростов-на-Дону-2007 Ростов-на-Дону 2007 1048.7 859.7 9.0 13.2
## Ростов-на-Дону-2008 Ростов-на-Дону 2008 1049.0 1002.5 9.7 12.9
## Ростов-на-Дону-2009 Ростов-на-Дону 2009 1048.1 840.3 10.0 12.5
## Ростов-на-Дону-2010 Ростов-на-Дону 2010 1091.0 850.0 9.9 12.4
## Ростов-на-Дону-2011 Ростов-на-Дону 2011 1096.5 895.1 10.0 11.9
## Ростов-на-Дону-2012 Ростов-на-Дону 2012 1103.7 1000.0 11.1 11.8
## Ростов-на-Дону-2013 Ростов-на-Дону 2013 1109.8 1025.1 11.1 11.7
## Ростов-на-Дону-2014 Ростов-на-Дону 2014 1114.8 1102.7 11.7 11.7
## Ростов-на-Дону-2015 Ростов-на-Дону 2015 1119.9 1111.1 12.5 11.5
## Ростов-на-Дону-2016 Ростов-на-Дону 2016 1125.3 1113.2 12.5 11.8
## Ростов-на-Дону-2017 Ростов-на-Дону 2017 1130.3 1118.5 11.1 11.1
## Ростов-на-Дону-2018 Ростов-на-Дону 2018 1133.3 1127.1 10.5 11.1
## Ростов-на-Дону-2019 Ростов-на-Дону 2019 1137.9 1259.2 9.8 11.1
## Саратов-1995 Саратов 1995 889.2 253.8 7.5 14.8
## Саратов-1996 Саратов 1996 889.8 283.5 7.2 14.1
## Саратов-1997 Саратов 1997 883.9 449.1 6.8 13.7
## Саратов-1998 Саратов 1998 878.8 323.8 7.0 13.6
## Саратов-1999 Саратов 1999 871.6 271.4 7.0 15.0
## Саратов-2000 Саратов 2000 864.4 150.4 7.4 16.3
## Саратов-2001 Саратов 2001 856.6 169.5 7.5 16.2
## Саратов-2002 Саратов 2002 873.1 224.9 8.3 16.5
## Саратов-2003 Саратов 2003 864.6 191.7 8.7 16.7
## Саратов-2004 Саратов 2004 858.0 214.2 8.9 16.2
## Саратов-2005 Саратов 2005 850.1 320.5 8.5 16.2
## Саратов-2006 Саратов 2006 841.4 418.2 8.5 15.2
## Саратов-2007 Саратов 2007 836.1 540.1 9.2 15.0
## Саратов-2008 Саратов 2008 831.0 570.3 9.9 14.9
## Саратов-2009 Саратов 2009 827.2 592.9 9.8 14.6
## Саратов-2010 Саратов 2010 837.5 665.3 10.2 15.6
## Саратов-2011 Саратов 2011 836.9 697.9 10.1 13.6
## Саратов-2012 Саратов 2012 839.8 740.6 10.8 13.5
## Саратов-2013 Саратов 2013 840.8 736.3 11.0 13.7
## Саратов-2014 Саратов 2014 842.1 914.2 11.2 13.4
## Саратов-2015 Саратов 2015 843.5 702.8 12.3 13.7
## Саратов-2016 Саратов 2016 845.3 928.0 11.8 13.3
## Саратов-2017 Саратов 2017 844.9 755.2 10.3 13.3
## Саратов-2018 Саратов 2018 841.9 868.4 9.8 13.3
## Саратов-2019 Саратов 2019 838.0 908.5 9.0 13.1
## Тюмень-1995 Тюмень 1995 547.7 347.4 9.1 11.4
## Тюмень-1996 Тюмень 1996 551.3 403.5 8.9 10.6
## Тюмень-1997 Тюмень 1997 553.6 261.0 9.0 9.7
## Тюмень-1998 Тюмень 1998 556.4 261.7 9.7 9.5
## Тюмень-1999 Тюмень 1999 556.0 242.7 9.0 10.1
## Тюмень-2000 Тюмень 2000 554.1 261.8 9.2 11.4
## Тюмень-2001 Тюмень 2001 552.4 287.0 9.7 11.6
## Тюмень-2002 Тюмень 2002 510.7 299.9 11.6 13.4
## Тюмень-2003 Тюмень 2003 510.3 314.8 12.1 12.9
## Тюмень-2004 Тюмень 2004 538.3 361.1 12.2 12.5
## Тюмень-2005 Тюмень 2005 542.5 391.3 12.2 11.4
## Тюмень-2006 Тюмень 2006 549.9 513.1 12.6 10.9
## Тюмень-2007 Тюмень 2007 560.0 640.8 13.4 10.3
## Тюмень-2008 Тюмень 2008 570.3 739.5 14.1 10.4
## Тюмень-2009 Тюмень 2009 580.2 669.5 15.1 9.8
## Тюмень-2010 Тюмень 2010 607.8 745.2 15.7 10.4
## Тюмень-2011 Тюмень 2011 632.6 758.8 15.7 9.6
## Тюмень-2012 Тюмень 2012 657.0 952.4 16.8 9.5
## Тюмень-2013 Тюмень 2013 679.9 903.7 16.6 9.0
## Тюмень-2014 Тюмень 2014 697.0 1080.4 17.5 9.0
## Тюмень-2015 Тюмень 2015 720.6 1280.2 17.4 9.2
## Тюмень-2016 Тюмень 2016 744.6 1011.3 16.7 8.8
## Тюмень-2017 Тюмень 2017 768.4 646.5 16.4 8.2
## Тюмень-2018 Тюмень 2018 788.7 822.8 15.5 8.4
## Тюмень-2019 Тюмень 2019 807.3 1090.4 14.1 8.2
## Уфа-1995 Уфа 1995 1084.0 321.3 8.7 11.4
## Уфа-1996 Уфа 1996 1085.0 199.3 8.4 10.7
## Уфа-1997 Уфа 1997 1089.0 301.0 8.1 10.4
## Уфа-1998 Уфа 1998 1093.0 289.8 8.6 10.5
## Уфа-1999 Уфа 1999 1095.0 231.3 8.2 11.4
## Уфа-2000 Уфа 2000 1095.0 243.2 8.5 11.7
## Уфа-2001 Уфа 2001 1092.0 325.9 8.5 12.1
## Уфа-2002 Уфа 2002 1042.4 358.6 9.6 12.5
## Уфа-2003 Уфа 2003 1040.6 369.8 10.4 13.4
## Уфа-2004 Уфа 2004 1036.0 416.9 10.8 13.2
## Уфа-2005 Уфа 2005 1029.6 469.9 10.9 13.0
## Уфа-2006 Уфа 2006 1022.6 521.2 11.2 12.4
## Уфа-2007 Уфа 2007 1021.5 611.5 11.9 12.5
## Уфа-2008 Уфа 2008 1024.8 809.9 12.7 12.4
## Уфа-2009 Уфа 2009 1030.8 564.5 13.4 11.6
## Уфа-2010 Уфа 2010 1065.6 654.6 14.0 11.9
## Уфа-2011 Уфа 2011 1072.3 702.2 14.0 11.8
## Уфа-2012 Уфа 2012 1077.7 770.4 15.2 11.6
## Уфа-2013 Уфа 2013 1096.7 816.4 15.8 11.4
## Уфа-2014 Уфа 2014 1105.7 822.3 16.1 11.5
## Уфа-2015 Уфа 2015 1111.0 824.9 16.2 11.5
## Уфа-2016 Уфа 2016 1115.6 768.6 16.2 11.3
## Уфа-2017 Уфа 2017 1120.5 675.4 12.8 10.8
## Уфа-2018 Уфа 2018 1124.2 653.3 11.9 10.6
## Уфа-2019 Уфа 2019 1128.8 714.1 10.6 10.5
## Челябинск-1995 Челябинск 1995 1110.0 331.9 8.2 14.0
## Челябинск-1996 Челябинск 1996 1110.0 252.7 8.0 12.6
## Челябинск-1997 Челябинск 1997 1111.0 255.6 8.0 11.8
## Челябинск-1998 Челябинск 1998 1113.0 266.9 8.1 11.6
## Челябинск-1999 Челябинск 1999 1110.0 323.2 7.7 13.0
## Челябинск-2000 Челябинск 2000 1108.0 330.7 8.5 13.7
## Челябинск-2001 Челябинск 2001 1105.0 325.6 8.8 13.9
## Челябинск-2002 Челябинск 2002 1104.6 307.9 9.7 14.6
## Челябинск-2003 Челябинск 2003 1098.1 343.3 10.1 14.7
## Челябинск-2004 Челябинск 2004 1095.1 358.9 10.4 14.5
## Челябинск-2005 Челябинск 2005 1093.0 440.9 10.1 14.5
## Челябинск-2006 Челябинск 2006 1091.5 512.3 10.3 13.7
## Челябинск-2007 Челябинск 2007 1092.5 636.1 10.6 12.9
## Челябинск-2008 Челябинск 2008 1093.7 880.2 11.5 13.0
## Челябинск-2009 Челябинск 2009 1095.9 531.3 11.9 12.5
## Челябинск-2010 Челябинск 2010 1131.1 486.9 12.2 12.2
## Челябинск-2011 Челябинск 2011 1143.5 749.0 12.3 12.2
## Челябинск-2012 Челябинск 2012 1156.2 1003.6 13.3 12.3
## Челябинск-2013 Челябинск 2013 1169.4 902.8 13.4 12.0
## Челябинск-2014 Челябинск 2014 1183.4 782.9 13.9 11.9
## Челябинск-2015 Челябинск 2015 1192.0 571.3 14.7 11.8
## Челябинск-2016 Челябинск 2016 1198.9 558.7 13.9 11.9
## Челябинск-2017 Челябинск 2017 1202.4 700.5 12.0 11.1
## Челябинск-2018 Челябинск 2018 1200.7 646.0 11.4 11.3
## Челябинск-2019 Челябинск 2019 1196.7 612.3 10.7 11.3
В дополнение к имеющимся демографическим показателям рассчитаем механический прирост населения на тысячу человек - migration.
library(dplyr)
panel <- temp %>%
mutate(
migration = (
population - plm::lag(temp$population, k = 1L) - birth *
population / 1000 + death * population / 1000
) / population * 1000
) %>%
na.omit()
panel## settlement year population new_housing birth death
## Волгоград-1996 Волгоград 1996 1032.0 236.3 7.4 14.0
## Волгоград-1997 Волгоград 1997 1031.0 193.3 7.2 13.7
## Волгоград-1998 Волгоград 1998 1028.0 191.9 7.4 14.0
## Волгоград-1999 Волгоград 1999 1022.0 229.5 7.1 14.9
## Волгоград-2000 Волгоград 2000 1016.0 232.5 7.6 15.2
## Волгоград-2001 Волгоград 2001 1010.0 216.4 8.0 15.6
## Волгоград-2002 Волгоград 2002 1011.4 201.7 8.7 16.0
## Волгоград-2003 Волгоград 2003 1004.2 183.3 8.5 15.6
## Волгоград-2004 Волгоград 2004 999.1 289.9 8.8 14.8
## Волгоград-2005 Волгоград 2005 991.7 318.6 8.8 15.0
## Волгоград-2006 Волгоград 2006 986.3 388.9 8.8 14.8
## Волгоград-2007 Волгоград 2007 983.9 412.3 9.6 14.1
## Волгоград-2008 Волгоград 2008 981.9 402.8 10.2 13.7
## Волгоград-2009 Волгоград 2009 979.6 355.2 10.5 13.6
## Волгоград-2010 Волгоград 2010 1020.8 325.6 10.3 14.3
## Волгоград-2011 Волгоград 2011 1018.7 252.9 10.2 13.2
## Волгоград-2012 Волгоград 2012 1018.8 352.8 11.0 13.0
## Волгоград-2013 Волгоград 2013 1018.0 405.4 10.7 12.8
## Волгоград-2014 Волгоград 2014 1017.5 556.6 11.0 13.0
## Волгоград-2015 Волгоград 2015 1016.1 475.1 11.6 13.2
## Волгоград-2016 Волгоград 2016 1015.6 407.0 11.5 13.2
## Волгоград-2017 Волгоград 2017 1013.5 377.7 10.1 12.6
## Волгоград-2018 Волгоград 2018 1013.5 387.8 9.6 12.4
## Волгоград-2019 Волгоград 2019 1009.0 411.7 8.6 12.5
## Воронеж-1996 Воронеж 1996 980.1 307.0 7.3 12.4
## Воронеж-1997 Воронеж 1997 978.1 391.6 6.8 12.1
## Воронеж-1998 Воронеж 1998 978.5 307.5 6.8 12.1
## Воронеж-1999 Воронеж 1999 977.7 319.2 6.4 13.6
## Воронеж-2000 Воронеж 2000 976.9 368.9 6.9 14.1
## Воронеж-2001 Воронеж 2001 976.5 367.8 7.0 14.5
## Воронеж-2002 Воронеж 2002 848.8 400.3 7.5 14.7
## Воронеж-2003 Воронеж 2003 849.8 517.3 8.6 15.9
## Воронеж-2004 Воронеж 2004 848.8 511.0 9.0 15.7
## Воронеж-2005 Воронеж 2005 846.3 610.8 8.8 15.8
## Воронеж-2006 Воронеж 2006 840.7 695.3 8.9 15.7
## Воронеж-2007 Воронеж 2007 839.9 766.2 9.5 15.5
## Воронеж-2008 Воронеж 2008 843.5 848.4 10.4 15.0
## Воронеж-2009 Воронеж 2009 847.6 608.9 11.1 14.4
## Воронеж-2010 Воронеж 2010 979.5 731.0 11.0 14.6
## Воронеж-2011 Воронеж 2011 991.3 646.3 10.3 13.0
## Воронеж-2012 Воронеж 2012 1003.6 723.4 11.0 12.9
## Воронеж-2013 Воронеж 2013 1014.6 822.8 11.0 12.7
## Воронеж-2014 Воронеж 2014 1023.6 926.1 11.4 13.1
## Воронеж-2015 Воронеж 2015 1032.4 1039.2 12.7 12.8
## Воронеж-2016 Воронеж 2016 1039.8 1117.5 12.3 12.8
## Воронеж-2017 Воронеж 2017 1047.5 1110.4 11.1 12.4
## Воронеж-2018 Воронеж 2018 1054.1 1104.9 10.7 12.3
## Воронеж-2019 Воронеж 2019 1058.3 1216.8 9.8 12.0
## Екатеринбург-1996 Екатеринбург 1996 1318.0 271.6 8.2 13.2
## Екатеринбург-1997 Екатеринбург 1997 1318.0 364.9 8.0 12.3
## Екатеринбург-1998 Екатеринбург 1998 1317.0 284.6 8.1 12.5
## Екатеринбург-1999 Екатеринбург 1999 1311.0 307.9 7.7 13.8
## Екатеринбург-2000 Екатеринбург 2000 1304.0 295.7 8.3 14.6
## Екатеринбург-2001 Екатеринбург 2001 1299.0 310.8 8.9 14.4
## Екатеринбург-2002 Екатеринбург 2002 1340.5 363.9 9.9 14.5
## Екатеринбург-2003 Екатеринбург 2003 1334.4 412.8 10.1 14.4
## Екатеринбург-2004 Екатеринбург 2004 1335.5 493.2 10.3 13.6
## Екатеринбург-2005 Екатеринбург 2005 1339.6 643.1 10.0 13.6
## Екатеринбург-2006 Екатеринбург 2006 1346.3 735.3 10.3 12.8
## Екатеринбург-2007 Екатеринбург 2007 1354.4 899.5 10.7 12.5
## Екатеринбург-2008 Екатеринбург 2008 1363.8 955.0 11.6 12.4
## Екатеринбург-2009 Екатеринбург 2009 1375.4 816.6 12.4 11.9
## Екатеринбург-2010 Екатеринбург 2010 1352.8 1026.8 13.0 11.8
## Екатеринбург-2011 Екатеринбург 2011 1411.1 1050.2 13.1 11.5
## Екатеринбург-2012 Екатеринбург 2012 1429.4 1075.2 13.8 11.5
## Екатеринбург-2013 Екатеринбург 2013 1445.7 896.1 14.2 11.1
## Екатеринбург-2014 Екатеринбург 2014 1461.4 1041.3 14.4 11.3
## Екатеринбург-2015 Екатеринбург 2015 1477.7 1196.9 15.8 11.2
## Екатеринбург-2016 Екатеринбург 2016 1488.4 1022.5 15.2 11.2
## Екатеринбург-2017 Екатеринбург 2017 1501.7 1030.0 13.4 10.7
## Екатеринбург-2018 Екатеринбург 2018 1515.8 1113.0 12.8 10.8
## Екатеринбург-2019 Екатеринбург 2019 1526.4 1344.2 11.6 10.7
## Казань-1996 Казань 1996 1078.0 379.0 8.4 12.4
## Казань-1997 Казань 1997 1080.0 386.0 8.5 12.6
## Казань-1998 Казань 1998 1092.0 487.0 8.4 12.5
## Казань-1999 Казань 1999 1092.0 538.0 7.9 13.1
## Казань-2000 Казань 2000 1091.0 542.0 7.9 13.8
## Казань-2001 Казань 2001 1090.0 603.0 8.3 14.0
## Казань-2002 Казань 2002 1105.3 600.0 9.0 14.1
## Казань-2003 Казань 2003 1106.9 611.0 9.4 14.1
## Казань-2004 Казань 2004 1110.0 874.7 9.4 14.3
## Казань-2005 Казань 2005 1112.7 632.0 9.3 14.2
## Казань-2006 Казань 2006 1116.0 729.6 9.3 13.4
## Казань-2007 Казань 2007 1120.2 742.3 10.0 12.9
## Казань-2008 Казань 2008 1130.7 901.7 11.1 12.6
## Казань-2009 Казань 2009 1136.6 723.4 11.8 12.3
## Казань-2010 Казань 2010 1145.4 771.8 13.1 13.1
## Казань-2011 Казань 2011 1161.3 942.7 14.2 11.9
## Казань-2012 Казань 2012 1176.2 1000.0 15.4 11.5
## Казань-2013 Казань 2013 1190.9 809.9 15.4 11.3
## Казань-2014 Казань 2014 1205.7 801.0 15.7 11.3
## Казань-2015 Казань 2015 1217.0 762.0 16.8 11.0
## Казань-2016 Казань 2016 1231.9 740.1 17.4 10.7
## Казань-2017 Казань 2017 1243.5 804.1 15.2 10.2
## Казань-2018 Казань 2018 1252.0 804.2 14.1 10.2
## Казань-2019 Казань 2019 1257.4 1014.4 12.6 9.7
## Красноярск-1996 Красноярск 1996 873.7 229.9 8.9 13.6
## Красноярск-1997 Красноярск 1997 875.1 284.8 8.5 12.6
## Красноярск-1998 Красноярск 1998 877.6 205.2 8.7 12.8
## Красноярск-1999 Красноярск 1999 875.3 206.6 8.3 13.8
## Красноярск-2000 Красноярск 2000 875.7 206.1 8.6 14.1
## Красноярск-2001 Красноярск 2001 875.2 178.1 9.5 13.7
## Красноярск-2002 Красноярск 2002 909.3 242.3 10.7 14.0
## Красноярск-2003 Красноярск 2003 912.8 294.5 10.9 13.7
## Красноярск-2004 Красноярск 2004 917.2 425.8 10.9 12.8
## Красноярск-2005 Красноярск 2005 920.9 531.0 10.9 13.3
## Красноярск-2006 Красноярск 2006 927.9 656.1 11.1 11.9
## Красноярск-2007 Красноярск 2007 937.1 769.0 11.4 11.7
## Красноярск-2008 Красноярск 2008 948.5 691.1 12.7 11.4
## Красноярск-2009 Красноярск 2009 963.2 472.9 13.4 10.8
## Красноярск-2010 Красноярск 2010 979.6 624.9 13.5 11.0
## Красноярск-2011 Красноярск 2011 998.1 688.9 13.2 10.8
## Красноярск-2012 Красноярск 2012 1017.2 703.6 14.1 10.8
## Красноярск-2013 Красноярск 2013 1036.6 708.3 14.2 10.4
## Красноярск-2014 Красноярск 2014 1053.2 614.4 14.7 10.3
## Красноярск-2015 Красноярск 2015 1067.9 707.8 15.4 10.3
## Красноярск-2016 Красноярск 2016 1083.8 922.3 15.1 10.2
## Красноярск-2017 Красноярск 2017 1091.6 676.9 12.8 10.1
## Красноярск-2018 Красноярск 2018 1096.1 741.5 12.2 10.4
## Красноярск-2019 Красноярск 2019 1094.5 894.6 11.0 10.2
## Новосибирск-1996 Новосибирск 1996 1397.0 224.7 7.5 13.5
## Новосибирск-1997 Новосибирск 1997 1399.0 264.5 7.5 12.8
## Новосибирск-1998 Новосибирск 1998 1402.0 310.6 7.4 12.5
## Новосибирск-1999 Новосибирск 1999 1399.0 262.2 7.1 13.0
## Новосибирск-2000 Новосибирск 2000 1393.5 342.2 7.8 13.3
## Новосибирск-2001 Новосибирск 2001 1388.1 216.5 8.4 13.8
## Новосибирск-2002 Новосибирск 2002 1425.5 250.3 9.3 14.6
## Новосибирск-2003 Новосибирск 2003 1413.0 368.8 9.7 14.5
## Новосибирск-2004 Новосибирск 2004 1405.6 498.4 10.2 14.5
## Новосибирск-2005 Новосибирск 2005 1397.0 507.7 10.1 15.1
## Новосибирск-2006 Новосибирск 2006 1391.9 827.9 9.9 14.0
## Новосибирск-2007 Новосибирск 2007 1390.5 918.4 10.5 13.9
## Новосибирск-2008 Новосибирск 2008 1397.2 1026.1 11.7 13.4
## Новосибирск-2009 Новосибирск 2009 1409.1 815.2 12.4 12.9
## Новосибирск-2010 Новосибирск 2010 1475.1 1017.1 12.9 12.8
## Новосибирск-2011 Новосибирск 2011 1498.9 1029.8 12.5 12.2
## Новосибирск-2012 Новосибирск 2012 1523.8 1114.8 13.3 12.2
## Новосибирск-2013 Новосибирск 2013 1547.9 1179.6 13.5 12.0
## Новосибирск-2014 Новосибирск 2014 1567.1 1461.4 13.6 11.8
## Новосибирск-2015 Новосибирск 2015 1584.1 1735.6 14.6 11.6
## Новосибирск-2016 Новосибирск 2016 1602.9 1527.9 14.1 11.7
## Новосибирск-2017 Новосибирск 2017 1612.8 1037.5 12.5 11.5
## Новосибирск-2018 Новосибирск 2018 1618.0 1050.6 12.0 11.8
## Новосибирск-2019 Новосибирск 2019 1625.6 1061.3 10.9 11.4
## Омск-1996 Омск 1996 1182.0 251.5 8.6 11.9
## Омск-1997 Омск 1997 1183.0 233.1 8.1 11.7
## Омск-1998 Омск 1998 1182.0 153.5 8.1 11.0
## Омск-1999 Омск 1999 1172.0 165.9 7.2 12.5
## Омск-2000 Омск 2000 1162.0 170.1 7.6 12.9
## Омск-2001 Омск 2001 1152.0 116.5 7.8 12.8
## Омск-2002 Омск 2002 1134.0 168.5 9.1 13.7
## Омск-2003 Омск 2003 1122.3 220.6 9.9 14.1
## Омск-2004 Омск 2004 1142.8 397.7 9.7 14.1
## Омск-2005 Омск 2005 1138.8 595.2 9.6 14.7
## Омск-2006 Омск 2006 1134.7 723.4 9.5 14.0
## Омск-2007 Омск 2007 1131.1 802.6 10.5 13.7
## Омск-2008 Омск 2008 1129.1 696.7 11.0 13.3
## Омск-2009 Омск 2009 1127.7 368.7 11.6 12.7
## Омск-2010 Омск 2010 1154.1 350.2 12.1 12.9
## Омск-2011 Омск 2011 1156.6 5714.0 12.1 12.2
## Омск-2012 Омск 2012 1160.7 7563.0 13.4 12.5
## Омск-2013 Омск 2013 1166.1 568.2 13.4 12.2
## Омск-2014 Омск 2014 1173.9 640.3 13.7 12.1
## Омск-2015 Омск 2015 1178.1 576.5 13.9 12.2
## Омск-2016 Омск 2016 1178.4 621.5 13.1 12.1
## Омск-2017 Омск 2017 1172.0 323.2 11.2 11.9
## Омск-2018 Омск 2018 1164.8 384.8 10.6 11.8
## Омск-2019 Омск 2019 1154.5 307.6 9.5 11.7
## Пермь-1996 Пермь 1996 1036.0 155.1 8.1 13.6
## Пермь-1997 Пермь 1997 1033.0 199.6 8.0 12.2
## Пермь-1998 Пермь 1998 1028.0 230.2 8.5 12.0
## Пермь-1999 Пермь 1999 1021.0 210.5 8.3 13.4
## Пермь-2000 Пермь 2000 1015.0 160.2 8.7 14.1
## Пермь-2001 Пермь 2001 1008.3 341.1 9.5 14.7
## Пермь-2002 Пермь 2002 1010.9 152.4 10.3 15.1
## Пермь-2003 Пермь 2003 1003.8 226.1 10.5 15.5
## Пермь-2004 Пермь 2004 998.7 245.0 10.6 15.0
## Пермь-2005 Пермь 2005 993.3 384.8 10.1 14.8
## Пермь-2006 Пермь 2006 990.2 426.1 10.0 13.7
## Пермь-2007 Пермь 2007 987.2 504.5 10.3 13.3
## Пермь-2008 Пермь 2008 985.8 428.7 11.2 13.2
## Пермь-2009 Пермь 2009 986.5 290.6 12.1 13.2
## Пермь-2010 Пермь 2010 991.5 364.2 12.8 13.0
## Пермь-2011 Пермь 2011 1000.7 408.4 12.8 12.5
## Пермь-2012 Пермь 2012 1013.9 462.4 13.9 12.4
## Пермь-2013 Пермь 2013 1026.5 522.4 13.7 11.9
## Пермь-2014 Пермь 2014 1036.5 582.5 13.9 11.9
## Пермь-2015 Пермь 2015 1041.9 565.5 15.0 12.3
## Пермь-2016 Пермь 2016 1048.0 548.2 14.8 12.0
## Пермь-2017 Пермь 2017 1051.6 544.2 12.5 11.6
## Пермь-2018 Пермь 2018 1053.9 556.4 11.5 11.8
## Пермь-2019 Пермь 2019 1055.4 543.0 10.2 11.5
## Ростов-на-Дону-1996 Ростов-на-Дону 1996 1011.0 359.4 7.6 14.0
## Ростов-на-Дону-1997 Ростов-на-Дону 1997 1009.0 377.7 7.3 13.3
## Ростов-на-Дону-1998 Ростов-на-Дону 1998 1006.0 391.3 7.1 13.2
## Ростов-на-Дону-1999 Ростов-на-Дону 1999 1001.0 410.7 6.7 13.4
## Ростов-на-Дону-2000 Ростов-на-Дону 2000 998.0 410.1 7.5 14.1
## Ростов-на-Дону-2001 Ростов-на-Дону 2001 993.0 427.2 7.6 14.8
## Ростов-на-Дону-2002 Ростов-на-Дону 2002 1068.3 452.5 8.4 15.0
## Ростов-на-Дону-2003 Ростов-на-Дону 2003 1062.1 505.8 8.0 14.2
## Ростов-на-Дону-2004 Ростов-на-Дону 2004 1057.9 581.5 8.6 13.7
## Ростов-на-Дону-2005 Ростов-на-Дону 2005 1054.8 620.1 8.5 13.6
## Ростов-на-Дону-2006 Ростов-на-Дону 2006 1051.6 707.4 8.7 13.6
## Ростов-на-Дону-2007 Ростов-на-Дону 2007 1048.7 859.7 9.0 13.2
## Ростов-на-Дону-2008 Ростов-на-Дону 2008 1049.0 1002.5 9.7 12.9
## Ростов-на-Дону-2009 Ростов-на-Дону 2009 1048.1 840.3 10.0 12.5
## Ростов-на-Дону-2010 Ростов-на-Дону 2010 1091.0 850.0 9.9 12.4
## Ростов-на-Дону-2011 Ростов-на-Дону 2011 1096.5 895.1 10.0 11.9
## Ростов-на-Дону-2012 Ростов-на-Дону 2012 1103.7 1000.0 11.1 11.8
## Ростов-на-Дону-2013 Ростов-на-Дону 2013 1109.8 1025.1 11.1 11.7
## Ростов-на-Дону-2014 Ростов-на-Дону 2014 1114.8 1102.7 11.7 11.7
## Ростов-на-Дону-2015 Ростов-на-Дону 2015 1119.9 1111.1 12.5 11.5
## Ростов-на-Дону-2016 Ростов-на-Дону 2016 1125.3 1113.2 12.5 11.8
## Ростов-на-Дону-2017 Ростов-на-Дону 2017 1130.3 1118.5 11.1 11.1
## Ростов-на-Дону-2018 Ростов-на-Дону 2018 1133.3 1127.1 10.5 11.1
## Ростов-на-Дону-2019 Ростов-на-Дону 2019 1137.9 1259.2 9.8 11.1
## Саратов-1996 Саратов 1996 889.8 283.5 7.2 14.1
## Саратов-1997 Саратов 1997 883.9 449.1 6.8 13.7
## Саратов-1998 Саратов 1998 878.8 323.8 7.0 13.6
## Саратов-1999 Саратов 1999 871.6 271.4 7.0 15.0
## Саратов-2000 Саратов 2000 864.4 150.4 7.4 16.3
## Саратов-2001 Саратов 2001 856.6 169.5 7.5 16.2
## Саратов-2002 Саратов 2002 873.1 224.9 8.3 16.5
## Саратов-2003 Саратов 2003 864.6 191.7 8.7 16.7
## Саратов-2004 Саратов 2004 858.0 214.2 8.9 16.2
## Саратов-2005 Саратов 2005 850.1 320.5 8.5 16.2
## Саратов-2006 Саратов 2006 841.4 418.2 8.5 15.2
## Саратов-2007 Саратов 2007 836.1 540.1 9.2 15.0
## Саратов-2008 Саратов 2008 831.0 570.3 9.9 14.9
## Саратов-2009 Саратов 2009 827.2 592.9 9.8 14.6
## Саратов-2010 Саратов 2010 837.5 665.3 10.2 15.6
## Саратов-2011 Саратов 2011 836.9 697.9 10.1 13.6
## Саратов-2012 Саратов 2012 839.8 740.6 10.8 13.5
## Саратов-2013 Саратов 2013 840.8 736.3 11.0 13.7
## Саратов-2014 Саратов 2014 842.1 914.2 11.2 13.4
## Саратов-2015 Саратов 2015 843.5 702.8 12.3 13.7
## Саратов-2016 Саратов 2016 845.3 928.0 11.8 13.3
## Саратов-2017 Саратов 2017 844.9 755.2 10.3 13.3
## Саратов-2018 Саратов 2018 841.9 868.4 9.8 13.3
## Саратов-2019 Саратов 2019 838.0 908.5 9.0 13.1
## Тюмень-1996 Тюмень 1996 551.3 403.5 8.9 10.6
## Тюмень-1997 Тюмень 1997 553.6 261.0 9.0 9.7
## Тюмень-1998 Тюмень 1998 556.4 261.7 9.7 9.5
## Тюмень-1999 Тюмень 1999 556.0 242.7 9.0 10.1
## Тюмень-2000 Тюмень 2000 554.1 261.8 9.2 11.4
## Тюмень-2001 Тюмень 2001 552.4 287.0 9.7 11.6
## Тюмень-2002 Тюмень 2002 510.7 299.9 11.6 13.4
## Тюмень-2003 Тюмень 2003 510.3 314.8 12.1 12.9
## Тюмень-2004 Тюмень 2004 538.3 361.1 12.2 12.5
## Тюмень-2005 Тюмень 2005 542.5 391.3 12.2 11.4
## Тюмень-2006 Тюмень 2006 549.9 513.1 12.6 10.9
## Тюмень-2007 Тюмень 2007 560.0 640.8 13.4 10.3
## Тюмень-2008 Тюмень 2008 570.3 739.5 14.1 10.4
## Тюмень-2009 Тюмень 2009 580.2 669.5 15.1 9.8
## Тюмень-2010 Тюмень 2010 607.8 745.2 15.7 10.4
## Тюмень-2011 Тюмень 2011 632.6 758.8 15.7 9.6
## Тюмень-2012 Тюмень 2012 657.0 952.4 16.8 9.5
## Тюмень-2013 Тюмень 2013 679.9 903.7 16.6 9.0
## Тюмень-2014 Тюмень 2014 697.0 1080.4 17.5 9.0
## Тюмень-2015 Тюмень 2015 720.6 1280.2 17.4 9.2
## Тюмень-2016 Тюмень 2016 744.6 1011.3 16.7 8.8
## Тюмень-2017 Тюмень 2017 768.4 646.5 16.4 8.2
## Тюмень-2018 Тюмень 2018 788.7 822.8 15.5 8.4
## Тюмень-2019 Тюмень 2019 807.3 1090.4 14.1 8.2
## Уфа-1996 Уфа 1996 1085.0 199.3 8.4 10.7
## Уфа-1997 Уфа 1997 1089.0 301.0 8.1 10.4
## Уфа-1998 Уфа 1998 1093.0 289.8 8.6 10.5
## Уфа-1999 Уфа 1999 1095.0 231.3 8.2 11.4
## Уфа-2000 Уфа 2000 1095.0 243.2 8.5 11.7
## Уфа-2001 Уфа 2001 1092.0 325.9 8.5 12.1
## Уфа-2002 Уфа 2002 1042.4 358.6 9.6 12.5
## Уфа-2003 Уфа 2003 1040.6 369.8 10.4 13.4
## Уфа-2004 Уфа 2004 1036.0 416.9 10.8 13.2
## Уфа-2005 Уфа 2005 1029.6 469.9 10.9 13.0
## Уфа-2006 Уфа 2006 1022.6 521.2 11.2 12.4
## Уфа-2007 Уфа 2007 1021.5 611.5 11.9 12.5
## Уфа-2008 Уфа 2008 1024.8 809.9 12.7 12.4
## Уфа-2009 Уфа 2009 1030.8 564.5 13.4 11.6
## Уфа-2010 Уфа 2010 1065.6 654.6 14.0 11.9
## Уфа-2011 Уфа 2011 1072.3 702.2 14.0 11.8
## Уфа-2012 Уфа 2012 1077.7 770.4 15.2 11.6
## Уфа-2013 Уфа 2013 1096.7 816.4 15.8 11.4
## Уфа-2014 Уфа 2014 1105.7 822.3 16.1 11.5
## Уфа-2015 Уфа 2015 1111.0 824.9 16.2 11.5
## Уфа-2016 Уфа 2016 1115.6 768.6 16.2 11.3
## Уфа-2017 Уфа 2017 1120.5 675.4 12.8 10.8
## Уфа-2018 Уфа 2018 1124.2 653.3 11.9 10.6
## Уфа-2019 Уфа 2019 1128.8 714.1 10.6 10.5
## Челябинск-1996 Челябинск 1996 1110.0 252.7 8.0 12.6
## Челябинск-1997 Челябинск 1997 1111.0 255.6 8.0 11.8
## Челябинск-1998 Челябинск 1998 1113.0 266.9 8.1 11.6
## Челябинск-1999 Челябинск 1999 1110.0 323.2 7.7 13.0
## Челябинск-2000 Челябинск 2000 1108.0 330.7 8.5 13.7
## Челябинск-2001 Челябинск 2001 1105.0 325.6 8.8 13.9
## Челябинск-2002 Челябинск 2002 1104.6 307.9 9.7 14.6
## Челябинск-2003 Челябинск 2003 1098.1 343.3 10.1 14.7
## Челябинск-2004 Челябинск 2004 1095.1 358.9 10.4 14.5
## Челябинск-2005 Челябинск 2005 1093.0 440.9 10.1 14.5
## Челябинск-2006 Челябинск 2006 1091.5 512.3 10.3 13.7
## Челябинск-2007 Челябинск 2007 1092.5 636.1 10.6 12.9
## Челябинск-2008 Челябинск 2008 1093.7 880.2 11.5 13.0
## Челябинск-2009 Челябинск 2009 1095.9 531.3 11.9 12.5
## Челябинск-2010 Челябинск 2010 1131.1 486.9 12.2 12.2
## Челябинск-2011 Челябинск 2011 1143.5 749.0 12.3 12.2
## Челябинск-2012 Челябинск 2012 1156.2 1003.6 13.3 12.3
## Челябинск-2013 Челябинск 2013 1169.4 902.8 13.4 12.0
## Челябинск-2014 Челябинск 2014 1183.4 782.9 13.9 11.9
## Челябинск-2015 Челябинск 2015 1192.0 571.3 14.7 11.8
## Челябинск-2016 Челябинск 2016 1198.9 558.7 13.9 11.9
## Челябинск-2017 Челябинск 2017 1202.4 700.5 12.0 11.1
## Челябинск-2018 Челябинск 2018 1200.7 646.0 11.4 11.3
## Челябинск-2019 Челябинск 2019 1196.7 612.3 10.7 11.3
## migration
## Волгоград-1996 8.53798450
## Волгоград-1997 5.53006790
## Волгоград-1998 3.68171206
## Волгоград-1999 1.92915851
## Волгоград-2000 1.69448819
## Волгоград-2001 1.65940594
## Волгоград-2002 8.68421989
## Волгоград-2003 -0.06988648
## Волгоград-2004 0.89540587
## Волгоград-2005 -1.26193405
## Волгоград-2006 0.52499240
## Волгоград-2007 2.06072772
## Волгоград-2008 1.46313270
## Волгоград-2009 0.75210290
## Волгоград-2010 44.36050157
## Волгоград-2011 0.93854913
## Волгоград-2012 2.09815469
## Волгоград-2013 1.31414538
## Волгоград-2014 1.50859951
## Волгоград-2015 0.22218286
## Волгоград-2016 1.20768019
## Волгоград-2017 0.42797237
## Волгоград-2018 2.80000000
## Волгоград-2019 -0.55986125
## Воронеж-1996 6.32436486
## Воронеж-1997 3.25521930
## Воронеж-1998 5.70878896
## Воронеж-1999 6.38175309
## Воронеж-2000 6.38108302
## Воронеж-2001 7.09037378
## Воронеж-2002 -143.24769086
## Воронеж-2003 8.47674747
## Воронеж-2004 5.52186616
## Воронеж-2005 4.04596479
## Воронеж-2006 0.13888426
## Воронеж-2007 5.04750566
## Воронеж-2008 8.86793124
## Воронеж-2009 8.13718735
## Воронеж-2010 138.26054109
## Воронеж-2011 14.60356098
## Воронеж-2012 14.15587884
## Воронеж-2013 12.54171102
## Воронеж-2014 10.49249707
## Воронеж-2015 8.62382797
## Воронеж-2016 7.61675322
## Воронеж-2017 8.65083532
## Воронеж-2018 7.86126553
## Воронеж-2019 6.16862893
## Екатеринбург-1996 2.72382398
## Екатеринбург-1997 4.30000000
## Екатеринбург-1998 3.64069856
## Екатеринбург-1999 1.52334096
## Екатеринбург-2000 0.93190184
## Екатеринбург-2001 1.65088530
## Екатеринбург-2002 35.55859754
## Екатеринбург-2003 -0.27134293
## Екатеринбург-2004 4.12366155
## Екатеринбург-2005 6.66061511
## Екатеринбург-2006 7.47660254
## Екатеринбург-2007 7.78050797
## Екатеринбург-2008 7.69250623
## Екатеринбург-2009 7.93391014
## Екатеринбург-2010 -17.90609107
## Екатеринбург-2011 39.71528595
## Екатеринбург-2012 10.50257451
## Екатеринбург-2013 8.17481497
## Екатеринбург-2014 7.64312303
## Екатеринбург-2015 6.43065575
## Екатеринбург-2016 3.18892771
## Екатеринбург-2017 6.15662915
## Екатеринбург-2018 7.30201874
## Екатеринбург-2019 6.04444444
## Казань-1996 4.00000000
## Казань-1997 5.95185185
## Казань-1998 15.08901099
## Казань-1999 5.20000000
## Казань-2000 4.98340972
## Казань-2001 4.78256881
## Казань-2002 18.94239573
## Казань-2003 6.14547836
## Казань-2004 7.69279279
## Казань-2005 7.32653006
## Казань-2006 7.05698925
## Казань-2007 6.64933048
## Казань-2008 10.78628283
## Казань-2009 5.69092029
## Казань-2010 7.68290554
## Казань-2011 11.39155257
## Казань-2012 8.76791362
## Казань-2013 8.24360568
## Казань-2014 7.87502696
## Казань-2015 3.48512736
## Казань-2016 5.39513759
## Казань-2017 4.32850824
## Казань-2018 2.88913738
## Казань-2019 1.39457611
## Красноярск-1996 7.90476136
## Красноярск-1997 5.69981716
## Красноярск-1998 6.94867821
## Красноярск-1999 2.87232949
## Красноярск-2000 5.95677744
## Красноярск-2001 3.62870201
## Красноярск-2002 40.80137468
## Красноярск-2003 6.63435583
## Красноярск-2004 6.69720890
## Красноярск-2005 6.41780867
## Красноярск-2006 8.34391637
## Красноярск-2007 10.11752214
## Красноярск-2008 10.71897733
## Красноярск-2009 12.66162791
## Красноярск-2010 14.24152715
## Красноярск-2011 16.13521691
## Красноярск-2012 15.47703500
## Красноярск-2013 14.91502991
## Красноярск-2014 11.36148880
## Красноярск-2015 8.66533383
## Красноярск-2016 9.77060343
## Красноярск-2017 4.44547453
## Красноярск-2018 2.30546483
## Красноярск-2019 -2.26185473
## Новосибирск-1996 6.00000000
## Новосибирск-1997 6.72959257
## Новосибирск-1998 7.23980029
## Новосибирск-1999 3.75561115
## Новосибирск-2000 1.55310370
## Новосибирск-2001 1.50979036
## Новосибирск-2002 31.53640828
## Новосибирск-2003 -4.04642604
## Новосибирск-2004 -0.96465566
## Новосибирск-2005 -1.15604868
## Новосибирск-2006 0.43594367
## Новосибирск-2007 2.39316793
## Новосибирск-2008 6.49530490
## Новосибирск-2009 8.94510681
## Новосибирск-2010 44.64272931
## Новосибирск-2011 15.57831076
## Новосибирск-2012 15.24072713
## Новосибирск-2013 14.06948123
## Новосибирск-2014 10.45193032
## Новосибирск-2015 7.73164573
## Новосибирск-2016 9.32874166
## Новосибирск-2017 5.13839286
## Новосибирск-2018 3.01384425
## Новосибирск-2019 5.17519685
## Омск-1996 1.60795262
## Омск-1997 4.44530854
## Омск-1998 2.05397631
## Омск-1999 -3.23242321
## Омск-2000 -3.30585198
## Омск-2001 -3.68055556
## Омск-2002 -11.27301587
## Омск-2003 -6.22502005
## Омск-2004 22.33839692
## Омск-2005 1.58753073
## Омск-2006 0.88671014
## Омск-2007 0.01725754
## Омск-2008 0.52867771
## Омск-2009 -0.14146493
## Омск-2010 23.67496751
## Омск-2011 2.26150787
## Омск-2012 2.63235117
## Омск-2013 3.43082068
## Омск-2014 5.04451827
## Омск-2015 1.86506239
## Омск-2016 -0.74541752
## Омск-2017 -4.76075085
## Омск-2018 -4.98131868
## Омск-2019 -6.72161109
## Пермь-1996 2.60424710
## Пермь-1997 1.29583737
## Пермь-1998 -1.36381323
## Пермь-1999 -1.75602351
## Пермь-2000 -0.51133005
## Пермь-2001 -1.44484776
## Пермь-2002 7.37196558
## Пермь-2003 -2.07312214
## Пермь-2004 -0.70663863
## Пермь-2005 -0.73642404
## Пермь-2006 0.56931933
## Пермь-2007 -0.03889789
## Пермь-2008 0.57983364
## Пермь-2009 1.80957932
## Пермь-2010 5.24286435
## Пермь-2011 8.89356450
## Пермь-2012 11.51903541
## Пермь-2013 10.47471992
## Пермь-2014 7.64785335
## Пермь-2015 2.48283904
## Пермь-2016 3.02061069
## Пермь-2017 2.52335489
## Пермь-2018 2.48237024
## Пермь-2019 2.72126208
## Ростов-на-Дону-1996 4.42176063
## Ростов-на-Дону-1997 4.01783944
## Ростов-на-Дону-1998 3.11789264
## Ростов-на-Дону-1999 1.70499500
## Ростов-на-Дону-2000 3.59398798
## Ростов-на-Дону-2001 2.16475327
## Ростов-на-Дону-2002 77.08581859
## Ростов-на-Дону-2003 0.36250824
## Ростов-на-Дону-2004 1.12987050
## Ростов-на-Дону-2005 2.16105423
## Ростов-на-Дону-2006 1.85701788
## Ростов-на-Дону-2007 1.43467150
## Ростов-на-Дону-2008 3.48598665
## Ростов-на-Дону-2009 1.64130331
## Ростов-на-Дону-2010 41.82172319
## Ростов-на-Дону-2011 6.91595987
## Ростов-на-Дону-2012 7.22351182
## Ростов-на-Дону-2013 6.09648585
## Ростов-на-Дону-2014 4.48510944
## Ростов-на-Дону-2015 3.55397803
## Ростов-на-Дону-2016 4.09872034
## Ростов-на-Дону-2017 4.42360435
## Ростов-на-Дону-2018 3.24713668
## Ростов-на-Дону-2019 5.34253449
## Саратов-1996 7.57430883
## Саратов-1997 0.22503677
## Саратов-1998 0.79663177
## Саратов-1999 -0.26067003
## Саратов-2000 0.57052291
## Саратов-2001 -0.40576699
## Саратов-2002 27.09817890
## Саратов-2003 -1.83113579
## Саратов-2004 -0.39230769
## Саратов-2005 -1.59302435
## Саратов-2006 -3.63990967
## Саратов-2007 -0.53895467
## Саратов-2008 -1.13718412
## Саратов-2009 0.20618956
## Саратов-2010 17.69850746
## Саратов-2011 2.78306847
## Саратов-2012 6.15320314
## Саратов-2013 3.88934348
## Саратов-2014 3.74375965
## Саратов-2015 3.05975104
## Саратов-2016 3.62942151
## Саратов-2017 2.52657119
## Саратов-2018 -0.06336857
## Саратов-2019 -0.55393795
## Тюмень-1996 8.23001995
## Тюмень-1997 4.85462428
## Тюмень-1998 4.83235083
## Тюмень-1999 0.38057554
## Тюмень-2000 -1.22898394
## Тюмень-2001 -1.17748009
## Тюмень-2002 -79.85263364
## Тюмень-2003 0.01614736
## Тюмень-2004 52.31560468
## Тюмень-2005 6.94193548
## Тюмень-2006 11.75699218
## Тюмень-2007 14.93571429
## Тюмень-2008 14.36066982
## Тюмень-2009 11.76308170
## Тюмень-2010 40.10967423
## Тюмень-2011 33.10328802
## Тюмень-2012 29.83850837
## Тюмень-2013 26.08142374
## Тюмень-2014 16.03371593
## Тюмень-2015 24.55048571
## Тюмень-2016 24.33207091
## Тюмень-2017 22.77345133
## Тюмень-2018 18.63855712
## Тюмень-2019 17.13976217
## Уфа-1996 3.22165899
## Уфа-1997 5.97309458
## Уфа-1998 5.55965233
## Уфа-1999 5.02648402
## Уфа-2000 3.20000000
## Уфа-2001 0.85274725
## Уфа-2002 -44.68250192
## Уфа-2003 1.27022871
## Уфа-2004 -2.04015444
## Уфа-2005 -4.11600622
## Уфа-2006 -5.64529630
## Уфа-2007 -0.47684777
## Уфа-2008 2.92014052
## Уфа-2009 4.02072177
## Уфа-2010 30.55765766
## Уфа-2011 4.04825142
## Уфа-2012 1.41067087
## Уфа-2013 12.92470138
## Уфа-2014 3.53964005
## Уфа-2015 0.07047705
## Уфа-2016 -0.77665830
## Уфа-2017 2.37304775
## Уфа-2018 1.99122932
## Уфа-2019 3.97512403
## Челябинск-1996 4.60000000
## Челябинск-1997 4.70009001
## Челябинск-1998 5.29694519
## Челябинск-1999 2.59729730
## Челябинск-2000 3.39494585
## Челябинск-2001 2.38506787
## Челябинск-2002 4.53787796
## Челябинск-2003 -1.31931518
## Челябинск-2004 1.36052415
## Челябинск-2005 2.47868253
## Челябинск-2006 2.02574439
## Челябинск-2007 3.21533181
## Челябинск-2008 2.59719301
## Челябинск-2009 2.60748243
## Челябинск-2010 31.12014853
## Челябинск-2011 10.74390031
## Челябинск-2012 9.98425878
## Челябинск-2013 9.88783992
## Челябинск-2014 9.83031942
## Челябинск-2015 4.31476510
## Челябинск-2016 3.75527567
## Челябинск-2017 2.01084498
## Челябинск-2018 -1.51584076
## Челябинск-2019 -2.74252528
Построим несколько интерактивных картинок для визуальной оценки внутри / межгрупповой вариации.
Во-первых, графики разбросов значений зависимой переменной и
регрессоров: создадим рисунок в формате ggplot и вдохнем в
него жизнь с помощью функции ggplotly из пакета для
создания интерактивных визуализаций plotly.
library(ggplot2)
library(plotly)
library(dplyr)
plot <- panel %>%
pivot_longer(
cols = c("birth", "death", "migration"),
names_to = "vars",
values_to = "value"
) %>%
ggplot(aes(
x = value,
y = new_housing,
color = settlement
)) +
geom_point() +
scale_y_continuous(trans = "log2") +
facet_wrap(~ vars, scales = "free_x", ncol = 2) +
my_theme
ggplotly(plot)Далее графики сгруппированных временных рядов - spagetti plot . Такой график можно
использовать для визуальной оценки наличия выраженных временных
эффектов.
library(ggplot2)
library(plotly)
library(dplyr)
plot <- panel %>%
pivot_longer(
cols = c("birth", "new_housing", "death", "migration"),
names_to = "vars",
values_to = "value"
) %>%
ggplot(aes(
x = as.Date(year, format = "%Y"),
y = value,
group = settlement,
color = settlement
)) +
geom_line() +
my_theme +
facet_wrap(~ vars, scales = "free_y", ncol = 2)
ggplotly(plot)Наиболее популярным инструментом для моделирования панельной
регрессии является функция plm() из одноименного пакета. В
качестве базовых параметров здесь указываются - регрессионное уравнение,
источник данных и тип регрессионной модели. Построим модель пула -
model = "pooling".
Сделаем обзор результатов - summary() и рассчитаем
робастные стандартные ошибки для коэффициентов регрессии -
coeftest().
library(plm)
library(lmtest)
ols <- plm(new_housing ~ birth + death + migration,
data = panel,
model = "pooling")
summary(ols)## Pooling Model
##
## Call:
## plm(formula = new_housing ~ birth + death + migration, data = panel,
## model = "pooling")
##
## Balanced Panel: n = 13, T = 24, N = 312
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -470.440 -213.496 -91.366 115.962 6719.639
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## (Intercept) -227.550255 427.870823 -0.5318 0.5952
## birth 84.534364 15.411664 5.4851 8.628e-08 ***
## death -4.934912 24.002072 -0.2056 0.8372
## migration -0.061794 1.944249 -0.0318 0.9747
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 102950000
## Residual Sum of Squares: 87975000
## R-Squared: 0.14545
## Adj. R-Squared: 0.13713
## F-statistic: 17.4748 on 3 and 308 DF, p-value: 1.6752e-10
##
## t test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -227.550255 523.360972 -0.4348 0.6640219
## birth 84.534364 23.513819 3.5951 0.0003775 ***
## death -4.934912 26.727857 -0.1846 0.8536364
## migration -0.061794 0.969179 -0.0638 0.9492037
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Для построения панельной регрессии с фиктивными переменными достаточно добавить в модель факторную переменную названий объектов наблюдения.
library(plm)
library(lmtest)
dummy <- plm(new_housing ~ birth + death + migration + settlement,
data = panel,
model = "pooling")
summary(dummy)## Pooling Model
##
## Call:
## plm(formula = new_housing ~ birth + death + migration + settlement,
## data = panel, model = "pooling")
##
## Balanced Panel: n = 13, T = 24, N = 312
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -713.742 -130.298 -13.262 89.035 6343.273
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## (Intercept) -48.54830 482.34943 -0.1006 0.919897
## birth 99.48105 15.03926 6.6148 1.739e-10 ***
## death -39.34292 27.61888 -1.4245 0.155357
## migration -0.50957 1.87026 -0.2725 0.785460
## settlementВоронеж 340.84955 145.76358 2.3384 0.020034 *
## settlementЕкатеринбург 162.47533 150.36386 1.0805 0.280778
## settlementКазань 101.24469 150.86893 0.6711 0.502695
## settlementКрасноярск -115.17535 154.21208 -0.7469 0.455739
## settlementНовосибирск 280.79058 147.89570 1.8986 0.058593 .
## settlementОмск 428.35724 148.84919 2.8778 0.004296 **
## settlementПермь -165.03775 147.91818 -1.1157 0.265440
## settlementРостов-на-Дону 397.56318 149.16599 2.6652 0.008116 **
## settlementСаратов 234.61030 146.60427 1.6003 0.110600
## settlementТюмень -252.68192 171.41260 -1.4741 0.141513
## settlementУфа -121.29026 155.67512 -0.7791 0.436529
## settlementЧелябинск -0.41184 148.75430 -0.0028 0.997793
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 102950000
## Residual Sum of Squares: 75272000
## R-Squared: 0.26884
## Adj. R-Squared: 0.23179
## F-statistic: 7.25587 on 15 and 296 DF, p-value: 1.3302e-13
##
## t test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -48.54830 470.37069 -0.1032 0.9178639
## birth 99.48105 25.29377 3.9330 0.0001045 ***
## death -39.34292 21.14470 -1.8607 0.0637849 .
## migration -0.50957 0.56396 -0.9036 0.3669642
## settlementВоронеж 340.84955 3.17231 107.4451 < 2.2e-16 ***
## settlementЕкатеринбург 162.47533 40.56010 4.0058 7.824e-05 ***
## settlementКазань 101.24469 46.23996 2.1895 0.0293374 *
## settlementКрасноярск -115.17535 47.97221 -2.4009 0.0169728 *
## settlementНовосибирск 280.79058 29.08906 9.6528 < 2.2e-16 ***
## settlementОмск 428.35724 27.35583 15.6587 < 2.2e-16 ***
## settlementПермь -165.03775 39.60838 -4.1667 4.060e-05 ***
## settlementРостов-на-Дону 397.56318 23.57498 16.8638 < 2.2e-16 ***
## settlementСаратов 234.61030 12.56777 18.6676 < 2.2e-16 ***
## settlementТюмень -252.68192 83.17239 -3.0381 0.0025934 **
## settlementУфа -121.29026 54.79351 -2.2136 0.0276194 *
## settlementЧелябинск -0.41184 32.73228 -0.0126 0.9899697
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Для построения панельной регрессии с внутригрупповым преобразованием
нужно использовать внутригрупповую оценку -
model = "within". Параметр
effect = "individual" означает, что мы строим
однонаправленную модель с индивидуальными эффектами.
Оценку индивидуальных эффектов можно выгрузить с помощью функции
fixef().
library(plm)
library(lmtest)
fe <-
plm(
new_housing ~ birth + death + migration,
data = panel,
model = "within",
effect = "individual"
)
summary(fe)## Oneway (individual) effect Within Model
##
## Call:
## plm(formula = new_housing ~ birth + death + migration, data = panel,
## effect = "individual", model = "within")
##
## Balanced Panel: n = 13, T = 24, N = 312
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -713.742 -130.298 -13.262 89.035 6343.273
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## birth 99.48105 15.03926 6.6148 1.739e-10 ***
## death -39.34292 27.61888 -1.4245 0.1554
## migration -0.50957 1.87026 -0.2725 0.7855
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 94540000
## Residual Sum of Squares: 75272000
## R-Squared: 0.2038
## Adj. R-Squared: 0.16346
## F-statistic: 25.2559 on 3 and 296 DF, p-value: 1.412e-14
##
## t test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## birth 99.48105 25.29377 3.9330 0.0001045 ***
## death -39.34292 21.14470 -1.8607 0.0637849 .
## migration -0.50957 0.56396 -0.9036 0.3669642
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## Волгоград Воронеж Екатеринбург Казань Красноярск
## -48.548 292.301 113.927 52.696 -163.724
## Новосибирск Омск Пермь Ростов-на-Дону Саратов
## 232.242 379.809 -213.586 349.015 186.062
## Тюмень Уфа Челябинск
## -301.230 -169.839 -48.960
Возможно провести тест на значимость временных эффектов - функция
plmtest(), здесь в качестве параметров указывается
однонаправленная модель с фиксированными эффектами, интересующий нас
эффект, в нашем случае - временной, и тип теста, в нашем случае - тест
Бройша-Пэгана.
Для того чтобы добавить в модель фиксированные эффекты времени нужно
указать параметр effect = "twoways". Альтернативно, можно
добавить в модель фиктивные переменные временных периодов.
##
## Lagrange Multiplier Test - time effects (Breusch-Pagan)
##
## data: new_housing ~ birth + death + migration
## chisq = 0.81144, df = 1, p-value = 0.3677
## alternative hypothesis: significant effects
fe_time <-
plm(
new_housing ~ birth + death + migration,
data = panel,
model = "within",
effect = "twoways"
)
summary(fe_time)## Twoways effects Within Model
##
## Call:
## plm(formula = new_housing ~ birth + death + migration, data = panel,
## effect = "twoways", model = "within")
##
## Balanced Panel: n = 13, T = 24, N = 312
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -849.223 -110.942 12.736 109.870 5872.528
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## birth 57.47203 44.86276 1.2811 0.2013
## death 40.15442 56.61923 0.7092 0.4788
## migration -0.83018 2.00798 -0.4134 0.6796
##
## Total Sum of Squares: 68334000
## Residual Sum of Squares: 67807000
## R-Squared: 0.007707
## Adj. R-Squared: -0.13041
## F-statistic: 0.706786 on 3 and 273 DF, p-value: 0.54868
##
## t test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## birth 57.47203 62.75934 0.9158 0.3606
## death 40.15442 56.33138 0.7128 0.4766
## migration -0.83018 1.07245 -0.7741 0.4395
Для построения панельной регрессии с внутригрупповым преобразованием
нужно использовать внутригрупповую оценку -
model = "random". Параметр
effect = "individual" означает, что мы строим
однонаправленную модель с индивидуальными эффектами.
Оценку индивидуальных эффектов можно выгрузить с помощью функции
ranef().
library(plm)
library(lmtest)
re <-
plm(
new_housing ~ birth + death + migration,
data = panel,
model = "random",
effect = "individual"
)
summary(re)## Oneway (individual) effect Random Effect Model
## (Swamy-Arora's transformation)
##
## Call:
## plm(formula = new_housing ~ birth + death + migration, data = panel,
## effect = "individual", model = "random")
##
## Balanced Panel: n = 13, T = 24, N = 312
##
## Effects:
## var std.dev share
## idiosyncratic 254298.0 504.3 0.921
## individual 21786.3 147.6 0.079
## theta: 0.428
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -552.712 -157.761 -42.372 88.804 6549.638
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)
## (Intercept) -117.18262 438.88912 -0.2670 0.7895
## birth 94.20995 15.01087 6.2761 3.471e-10 ***
## death -21.70257 25.69698 -0.8446 0.3984
## migration -0.37815 1.87573 -0.2016 0.8402
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 97292000
## Residual Sum of Squares: 79815000
## R-Squared: 0.17963
## Adj. R-Squared: 0.17164
## Chisq: 67.4418 on 3 DF, p-value: 1.5062e-14
##
## t test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -117.18262 458.27779 -0.2557 0.7983515
## birth 94.20995 24.14606 3.9017 0.0001174 ***
## death -21.70257 20.97655 -1.0346 0.3016624
## migration -0.37815 0.65250 -0.5795 0.5626477
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## Волгоград Воронеж Екатеринбург Казань Красноярск
## -86.935378 145.104114 47.515554 7.858782 -131.470894
## Новосибирск Омск Пермь Ростов-на-Дону Саратов
## 118.985896 220.725923 -181.214750 194.053739 63.024323
## Тюмень Уфа Челябинск
## -198.527310 -132.399924 -66.720075
Для оценки значимости индивидуальных эффектов можно использовать тест
pFtest(). Тест Хаусмана можно провести с помощью функции
phtest().
##
## F test for individual effects
##
## data: new_housing ~ birth + death + migration
## F = 4.1628, df1 = 12, df2 = 296, p-value = 4.801e-06
## alternative hypothesis: significant effects
##
## Hausman Test
##
## data: new_housing ~ birth + death + migration
## chisq = 24.731, df = 3, p-value = 1.758e-05
## alternative hypothesis: one model is inconsistent
Тесты на независимость наблюдений - внутри / межгрупповую корреляцию
остатков - можно провести с помощью функций pcdtest() и
pbgtest() соответственно.
##
## Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels
##
## data: new_housing ~ birth + death + migration
## z = 10.352, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: cross-sectional dependence
##
## Breusch-Godfrey/Wooldridge test for serial correlation in panel models
##
## data: new_housing ~ birth + death + migration
## chisq = 106.29, df = 24, p-value = 2.49e-12
## alternative hypothesis: serial correlation in idiosyncratic errors
Соберем наши результаты в одну таблицу - функция
stargazer(). В качестве ее параметров укажем названия наших
моделей, формат таблицы и стандартные ошибки, которые мы предварительно
рассчитали для каждой модели и поместили в один список.
library(stargazer)
se <- c(sqrt(diag(vcovHC(ols, method = "arellano"))),
sqrt(diag(vcovHC(fe, method = "arellano"))),
sqrt(diag(vcovHC(fe_time, method = "arellano"))),
sqrt(diag(vcovHC(re, method = "arellano"))))
stargazer(ols, fe, fe_time, re, type = "text",
se = list(NULL, se))##
## ==========================================================================================
## Dependent variable:
## -----------------------------------------------------------------------------
## new_housing
## (1) (2) (3) (4)
## ------------------------------------------------------------------------------------------
## birth 84.534*** 99.481*** 57.472 94.210***
## (15.412) (24.146) (44.863) (15.011)
##
## death -4.935 -39.343* 40.154 -21.703
## (24.002) (20.977) (56.619) (25.697)
##
## migration -0.062 -0.510 -0.830 -0.378
## (1.944) (0.652) (2.008) (1.876)
##
## Constant -227.550 -117.183
## (427.871) (438.889)
##
## ------------------------------------------------------------------------------------------
## Observations 312 312 312 312
## R2 0.145 0.204 0.008 0.180
## Adjusted R2 0.137 0.163 -0.130 0.172
## F Statistic 17.475*** (df = 3; 308) 25.256*** (df = 3; 296) 0.707 (df = 3; 273) 67.442***
## ==========================================================================================
## Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Программное решение R предоставляет широкий спектр возможностей для
проведения кластерного анализа. Обычно используют базовые функции в
связке с универсальным пакетом для обработки кластерных моделей
factoextra. В целом, алгоритм моделирования состоит из
следующих наиболее важных шагов:
Подготовка данных: необходимо отобрать числовые переменные или перевести данные в вид матрицы расстояний, в случае если вы хотите использовать в анализе категориальные переменные.
Нормализация данных: перед кластеризацией рекомендуется
нормализовать данные, чтобы устранить влияние разных масштабов
переменных. Для этого можно использовать функцию
scale().
Провести тест на потенциальную возможность кластеризации данных.
Определение оптимального числа кластеров: для некоторых методов кластеризации, таких как k-средних, необходимо заранее указать число кластеров. Для определения оптимального числа кластеров можно использовать различные критерии, такие как критерий Калкински-Гарриса, критерий силуэт и т.д.
Построение кластерной модели: после выбора метода и определения
оптимального числа кластеров необходимо применить метод кластеризации к
данным. Для этого можно использовать различные функции R, такие, как
hclust(), kmeans(), dbscan() и
т.д.
Оценка качества кластеризации: после применения метода кластеризации необходимо оценить качество кластеризации. Для этого можно использовать различные критерии, такие как критерий силуэт, критерий Дэвиса-Боудина и т.д.
Визуализация результатов: для лучшего понимания результатов кластеризации рекомендуется визуализировать их с помощью различных графиков, таких как график дендрограммы, график силуэт, график рассеяния и т.д.
Попробуем кластеризовать территории России с целью выявления наиболее пожароопасных территорий - что-то на подобии анализа горячих точек - hot spot analysis. Будем использовать данные о численности населения, количестве природных, лесных и рукотворных пожаров на разных территориях России.
Датасет представляет собой предобработаные данные о точках пожароной активности и численности населения в наслееннных пунктах на всей территории России с портала ИНИД. Подробное описание данных приведено в источнике.
Для начала создадим новый скрипт и установим для него рабочую
директорию - Session -> Set working directory, папку, в
которой будут храниться скаченные файлы и от куда R будет импортировать
файлы по умолчанию 🤯🤯🤯🤯🤯
Далее, установим нужные пакеты. Рекомендую загружать пакеты по одному: в обратном случае, на некоторых устройствах возникают сбои 🤯🤯🤯🤯🤯
install.packages("dplyr")
install.packages("ggplot2")
install.packages("sf")
install.packages("purr")
install.packages("cowplot")
install.packages("factoextra")
install.packages("stats")
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(sf)
library(purrr)
library(cowplot)
library(factoextra)
library(stats)Опционально, создадим тему для граффических материалов
library(ggplot2)
library(hrbrthemes)
my_theme <- theme_ipsum(
base_family = "Open Sans",
base_size = 12,
axis_text_size = 10,
axis_title_size = 10,
plot_margin = margin(5, 4, 4, 4)
) +
theme(
legend.position = "bottom",
legend.justification = "left",
legend.direction = "horizontal",
legend.title = element_blank(),
text = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.title.y = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.x = element_text(colour = "grey40"),
axis.text.y = element_text(
angle = 90,
hjust = 0.5,
colour = "grey40"
)
)Файл в формате geojson размещен в репозитории Google
Drive. Скачаем его на наше устройтсво, поместим в рабочую
дирректорию и загрузим в текущую сессию.
## Simple feature collection with 10 features and 7 fields
## Geometry type: GEOMETRY
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: 12817710 ymin: 6644953 xmax: 12978200 ymax: 7249747
## Projected CRS: Pulkovo 1995 / Gauss-Kruger zone 17
## # A tibble: 10 × 8
## id Wood Uncont_stab Nature Cont_stab pop city
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <lgl>
## 1 1 2.5 1 3 0 54760 FALSE
## 2 2 2 0 1 1 118039 TRUE
## 3 3 0 1 3 4 62104 FALSE
## 4 4 1 0 1.5 0 33511 FALSE
## 5 5 12.5 0 2 2 178598 TRUE
## 6 6 1.5 7 13 33 866233 TRUE
## 7 7 1 1 1 0 12368 TRUE
## 8 8 4 1 6 1 53427 FALSE
## 9 9 5.5 5 7.5 12.5 1599707 TRUE
## 10 10 0 1 1.5 2 1491 FALSE
## # ℹ 1 more variable: geometry <GEOMETRY [m]>
Для ознакомления с данными построим визуализации - карты территорий России по исследуемым показателям. Воспользуемся знакомым методом - сделаем петлю.
library(ggplot2)
library(purrr)
library(cowplot)
var <- c("Nature",
"Wood",
"Cont_stab",
"Uncont_stab")
plots <- map(
.x = var,
.f = function(var) {
ggplot() +
geom_sf(
data = piro,
aes_string(fill = var),
lwd = 0,
color = "white"
) +
scale_fill_viridis_c(
trans = "log2",
option = "A",
alpha = 0.7,
name = var,
guide = guide_legend(
title.position = "top",
label.position = "bottom",
keyheight = 0.5,
keywidth = 4,
title.hjust = 1,
title.vjust = 1.5,
label.hjust = 1,
nrow = 1,
byrow = T
)
) +
theme_void() +
theme(
strip.text.x = element_text(colour = "grey40",
vjust = 1),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
legend.title = element_text(colour = "grey40"),
legend.position = "bottom",
legend.justification = "center",
legend.direction = "horizontal",
legend.text = element_text(colour = "grey40")
)
}
)
plot_grid(plotlist = plots,
ncol = 2)Для сохранения структуры данных назначим переменную id в
качестве имен строк - column_to_rownames(), оставим в нашем
датасете только количественные переменные интересные для анализа -
select() и стандартизируем данные -
scale().
library(dplyr)
data <- piro %>%
st_drop_geometry() %>%
column_to_rownames(var = "id") %>%
select(Wood:Cont_stab) %>%
scale()
head(data, 10)## Wood Uncont_stab Nature Cont_stab
## 1 -0.24813886 -0.22923424 -0.208095377 -0.3536104
## 2 -0.25984332 -0.25364121 -0.304629204 -0.2971862
## 3 -0.30666118 -0.22923424 -0.208095377 -0.1279135
## 4 -0.28325225 -0.25364121 -0.280495748 -0.3536104
## 5 -0.01404957 -0.25364121 -0.256362291 -0.2407619
## 6 -0.27154779 -0.08279246 0.274573760 1.5083887
## 7 -0.28325225 -0.22923424 -0.304629204 -0.3536104
## 8 -0.21302547 -0.22923424 -0.063294636 -0.2971862
## 9 -0.17791207 -0.13160639 0.009105735 0.3516923
## 10 -0.30666118 -0.22923424 -0.280495748 -0.2407619
Проверим потенциальную возможность кластеризации наших данных -
get_clust_tendency(), здесь рассчитывается статистика
Хопкинса - значения более 0.5 свидетельствуют о высоком потенциале к
кластеризации, параметр n - размер подвыборки для
теста.
## $hopkins_stat
## [1] 0.9875313
##
## $plot
## NULL
Зададим случайное зерно - чтобы генератор случайных чисел, используемый в тестах и моделях всегда выдавал один и тот же результат.
Для начала определим оптимальное количество кластеров - с помощь
функции fviz_nbclust() построим график осыпи.
Параметр FUNcluster отвечает за метод классификации,
а method за тип теста и сопутствующей визуализации.
Построим кластерную модель. Используем функцию kmeans()
из пакета stats: параметр centers отвечает за
количество кластеров, nstart за количество итераций
подгонки.
Сделаем визуализацию модели - fviz_cluster() - здесь в
качестве параметров указывается название нашей кластерной модели и
данные, которые мы использовали, также можно настроить графика -
отображение точек, центроидов, кластерных эллипсов и т.д.
Картинка является объектом ggplot и может быть модифицирована в соответствии с синтаксисом этого пакета.
Дополнительно, добавим в подзаголовок графика расчетную статистику качества модели.
library(factoextra)
fviz_cluster(
kmeanss,
data = data,
geom = "point",
ellipse = FALSE,
ellipse.type = "convex",
ggtheme = reg_theme
) +
labs(subtitle = paste(
"Betweenss/Totalss = ",
round(kmeanss$betweenss / kmeanss$totss, 2)
))Определим оптимальное количество кластеров: в функции
fviz_nbclust() изменим метод кластеризации на
hcut, и в этот раз используем другой тест.
library(factoextra)
fviz_nbclust(data, FUNcluster = hcut, method = "silhouette", k.max = 10, ) +
my_themeПостроим дерево иерархической кластеризации - hcut() -
параметр k отвечает за количество кластеров,
hc_func и hc_method за методику построения
дерева, hc_metric за способ оценки расстояния.
library(factoextra)
hclustt <- hcut(data,
k = 2,
hc_func = "hclust",
hc_method = "ward.D2",
hc_metric = "euclidean")Построим дендрограму с указанием количества кластеров.
library(factoextra)
fviz_dend(hclustt,
k = 2,
palette = "jco",
rect_border = "jco",
lwd = 0.3,
show_labels = FALSE,
ggtheme = my_theme
)Визуализируем получившиеся кластеры.
library(factoextra)
fviz_cluster(
hclustt,
geom = "point",
ellipse = FALSE,
ellipse.type = "convex",
ggtheme = reg_theme)Добавим расчетные значения кластерной принадлежности в исходные
данные - add_column(), определив их как факторные
переменные - factor().
library(dplyr)
piro_clus <- piro %>%
add_column(kmeanss = factor(kmeanss$cluster),
hclustt = factor(hclustt$cluster))Расчитаем внутрикластерные средные значения для исследуемых переменных. Также добавим численность населения, посмотрим есть ли какая-либо связь
library(dplyr)
summaryy <- piro_clus %>%
st_drop_geometry() %>%
group_by(kmeanss) %>%
summarise(
Wood = mean(Wood),
Nature = mean(Nature),
Cont_stab = mean(Cont_stab),
Uncont_stab = mean(Uncont_stab),
pop = mean(pop),
n = n()
)
summaryy## # A tibble: 4 × 7
## kmeanss Wood Nature Cont_stab Uncont_stab pop n
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
## 1 1 8.43 4.88 3.95 5.15 65773. 2083
## 2 2 289. 7.42 12.9 0.742 414. 31
## 3 3 38.6 126. 16.6 11.7 84508. 42
## 4 4 14.7 8.65 70.8 182. 31618. 65
Визуализируем получившиеся для разных кластеров средние значения по разным переменным.
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
summaryy %>%
pivot_longer(cols = c("Wood":"n"),
values_to = "value",
names_to = "var") %>%
ggplot(aes(x = value, y = var, color = kmeanss)) +
geom_point(size = 3) +
facet_wrap( ~ var, scales = "free", ncol = 1) +
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text.x = element_blank()) +
my_themeСделаем карту терреторий России с заливкой, в соотвествии с принадлежностью к тому или иному класттеру.
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(purrr)
library(cowplot)
varr <- c("kmeanss",
"hclustt")
plotss <- map(
.x = varr,
.f = function(varr) {
ggplot() +
geom_sf(
data = piro_clus,
aes_string(fill = varr),
lwd = 0,
color = "white"
) +
scale_fill_viridis_d(
option = "A",
alpha = 0.7,
name = var,
guide = guide_legend(
title.position = "top",
label.position = "bottom",
keyheight = 0.5,
keywidth = 4,
title.hjust = 1,
title.vjust = 1.5,
label.hjust = 1,
nrow = 1,
byrow = T
)
) +
theme_void() +
theme(
strip.text.x = element_text(colour = "grey40",
vjust = 1),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
legend.title = element_text(colour = "grey40"),
legend.position = "bottom",
legend.justification = "center",
legend.direction = "horizontal",
legend.text = element_text(colour = "grey40")
)
}
)
plot_grid(plotlist = plotss,
ncol = 1)В изначальном виде данные о пожарах и численности населения представлены в фиде географических точек. Для нашего небольшого исследования они были пред обработаны - создана сетчатая карта, каждая клеточка которой агрегирует в себе исходные данные, досчитывая некоторую статистику - либо количество точек попавших в клетку, либо среднее значение попадающих в клетку точек. Код представлен далее.
library(dplyr)
library(sf)
library(raster)
library(geodata)
library(rmapshaper)
library(sfheaders)
library(tidyr)
piro <- read.csv(url("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vT6ZW__UNVhzIWtkJoXEMuoM0nqDCIw9Y9rawASFdMZi9jXS89EpXy3L5h-Mu0o-sG9d06v0ZhHez4N/pub?gid=1553938871&single=true&output=csv"))
pop <- read.csv(url("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vST-XYx5s-qgEF-WDWDy50T_PbiIqNxlDkvQgtdBWLmIyQBixomI8wpv--9JFXp0bOC1ZzEPA_cAbMp/pub?gid=1992591991&single=true&output=csv"))
crs <- st_crs("EPSG:20017")
map <- gadm(country = "RUS",
level = 0,
path = tempdir())
map_geom <- st_as_sf(map) %>%
st_set_crs(st_crs("EPSG:4326")) %>%
ms_simplify(keep = 0.001) %>%
st_transform(crs)
grid <- st_make_grid(map_geom,
square = FALSE,
n = c(80, 80)) %>%
st_as_sf() %>%
st_set_crs(st_crs(crs))
grid_map <- st_intersection(map_geom, grid) %>%
mutate(id = row_number(), .before = 1)
plot(st_geometry(grid_map))
piro_geom <-
piro %>% mutate(
date = as.Date(dt, tryFormats = c("%Y-%m-%d")),
year = format(date, "%Y"),
month = format(date, "%m"),
yearmonth = format(date, "%Y-%m")
) %>% st_as_sf(coords = c("lon", "lat"),
crs = "EPSG:4326") %>%
st_transform(crs)
pop_geom <-
pop %>%
select(!id) %>%
st_as_sf(coords = c("longitude_dd", "latitude_dd"),
crs = "EPSG:4326") %>%
st_transform(crs)
temp_piro <- st_join(grid_map, data_sf) %>%
group_by(id, year, type_name) %>%
summarise(n = n()) %>% group_by(id, type_name) %>%
summarise(n = median(n, na.rm = TRUE))
map_piro <- temp_piro %>% pivot_wider(names_from = type_name, values_from = n) %>%
select(!`NA`) %>%
mutate_all(~replace(., is.na(.), 0))
map_pop <- st_join(grid_map, pop_sf) %>%
group_by(id) %>%
summarise(pop = sum(population),
city = ifelse(any(type == "г"), TRUE, FALSE)) %>%
st_drop_geometry() %>%
mutate(pop = replace(pop, is.na(pop), 0),
city = replace(city, is.na(city), FALSE))
geomm <- merge(map_piro,map_pop, by = "id") %>%
select(!`Торфяной пожар`) %>%
rename("Nature" = "Природный пожар",
"Wood" = "Лесной пожар",
"Cont_stab" = "Контролируемый пал",
"Uncont_stab" = "Неконтролируемый пал"
)