作業二
library(readr)
## Warning: package 'readr' was built under R version 3.4.4
# method 1 : from web
Dengue <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/ywchiu/cdc_course/master/data/Dengue.csv")
## `curl` package not installed, falling back to using `url()`
## Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1]
## Parsed with column specification:
## cols(
## X1 = col_integer(),
## 發病年 = col_integer(),
## 居住縣市 = col_character(),
## 性別 = col_character(),
## 是否境外移入 = col_character(),
## 感染國家 = col_character(),
## 病例數 = col_integer()
## )
# method 2 : from local
getwd()
## [1] "C:/Users/nc19/Documents"
Dengue <- read_csv('C:/Users/nc19/Downloads/Dengue.csv')
## Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1]
## Parsed with column specification:
## cols(
## X1 = col_integer(),
## 發病年 = col_integer(),
## 居住縣市 = col_character(),
## 性別 = col_character(),
## 是否境外移入 = col_character(),
## 感染國家 = col_character(),
## 病例數 = col_integer()
## )
# Examine Data
class(Dengue)
## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
str(Dengue)
## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 1987 obs. of 7 variables:
## $ X1 : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ 發病年 : int 2001 2002 2004 2011 2013 2014 2015 2016 2014 2017 ...
## $ 居住縣市 : chr "台中市" "台中市" "台中市" "台中市" ...
## $ 性別 : chr "女" "女" "女" "女" ...
## $ 是否境外移入: chr "否" "否" "否" "否" ...
## $ 感染國家 : chr "中華民國" "中華民國" "中華民國" "中華民國" ...
## $ 病例數 : int 1 3 1 3 1 8 35 1 1 1 ...
## - attr(*, "spec")=List of 2
## ..$ cols :List of 7
## .. ..$ X1 : list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_integer" "collector"
## .. ..$ 發病年 : list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_integer" "collector"
## .. ..$ 居住縣市 : list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_character" "collector"
## .. ..$ 性別 : list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_character" "collector"
## .. ..$ 是否境外移入: list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_character" "collector"
## .. ..$ 感染國家 : list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_character" "collector"
## .. ..$ 病例數 : list()
## .. .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_integer" "collector"
## ..$ default: list()
## .. ..- attr(*, "class")= chr "collector_guess" "collector"
## ..- attr(*, "class")= chr "col_spec"
summary(Dengue)
## X1 發病年 居住縣市 性別
## Min. : 1.0 Min. :1998 Length:1987 Length:1987
## 1st Qu.: 497.5 1st Qu.:2006 Class :character Class :character
## Median : 994.0 Median :2011 Mode :character Mode :character
## Mean : 994.0 Mean :2010
## 3rd Qu.:1490.5 3rd Qu.:2015
## Max. :1987.0 Max. :2018
## 是否境外移入 感染國家 病例數
## Length:1987 Length:1987 Min. : 1.0
## Class :character Class :character 1st Qu.: 1.0
## Mode :character Mode :character Median : 1.0
## Mean : 39.6
## 3rd Qu.: 3.0
## Max. :11461.0
Dengue$居住縣市 <- as.factor(Dengue$居住縣市)
Dengue$性別 <- as.factor(Dengue$性別)
Dengue$是否境外移入 <- as.factor(Dengue$是否境外移入)
Dengue$感染國家 <- as.factor(Dengue$感染國家)
summary(Dengue)
## X1 發病年 居住縣市 性別 是否境外移入
## Min. : 1.0 Min. :1998 台北市 :262 None: 1 否: 309
## 1st Qu.: 497.5 1st Qu.:2006 高雄市 :237 女 : 853 是:1678
## Median : 994.0 Median :2011 新北市 :225 男 :1133
## Mean : 994.0 Mean :2010 台中市 :189
## 3rd Qu.:1490.5 3rd Qu.:2015 桃園市 :183
## Max. :1987.0 Max. :2018 台南市 :169
## (Other):722
## 感染國家 病例數
## 印尼 :311 Min. : 1.0
## 越南 :281 1st Qu.: 1.0
## 中華民國:256 Median : 1.0
## 菲律賓 :246 Mean : 39.6
## 泰國 :200 3rd Qu.: 3.0
## 馬來西亞:140 Max. :11461.0
## (Other) :553
head(Dengue)
## # A tibble: 6 x 7
## X1 發病年 居住縣市 性別 是否境外移入 感染國家 病例數
## <int> <int> <fct> <fct> <fct> <fct> <int>
## 1 1 2001 台中市 女 否 中華民國 1
## 2 2 2002 台中市 女 否 中華民國 3
## 3 3 2004 台中市 女 否 中華民國 1
## 4 4 2011 台中市 女 否 中華民國 3
## 5 5 2013 台中市 女 否 中華民國 1
## 6 6 2014 台中市 女 否 中華民國 8
#1. 請回答該資料集有多少筆資料?
#dim(Dengue)
nrow(Dengue)
## [1] 1987
#2. 資料集有包含哪些感染國家? 並回答國家個數?
# method 1
Dengue$感染國家 <- as.factor(Dengue$感染國家)
levels(Dengue$感染國家)
## [1] "None" "中國大陸" "中華民國" "厄瓜多"
## [5] "巴布亞紐幾內亞" "巴西" "巴基斯坦" "日本"
## [9] "尼泊爾" "未知" "印尼" "印度"
## [13] "吐瓦魯" "多明尼加" "宏都拉斯" "沙烏地阿拉伯"
## [17] "貝里斯" "孟加拉" "帛琉群島" "東加"
## [21] "法屬玻里尼西亞" "肯亞" "南非" "柬埔寨"
## [25] "美屬薩摩亞" "哥斯大黎加" "泰國" "秘魯"
## [29] "索羅門群島" "馬來西亞" "馬紹爾群島" "馬達加斯加"
## [33] "馬爾地夫" "斐濟群島" "斯里蘭卡" "菲律賓"
## [37] "越南" "新加坡" "聖文森" "聖露西亞"
## [41] "墨西哥" "寮國" "緬甸" "澳大利亞"
## [45] "諾魯" "薩爾瓦多"
length(levels(Dengue$感染國家)) - 1
## [1] 45
# method 2
country_cate <- levels(Dengue$感染國家)
country_cate[country_cate != 'None']
## [1] "中國大陸" "中華民國" "厄瓜多" "巴布亞紐幾內亞"
## [5] "巴西" "巴基斯坦" "日本" "尼泊爾"
## [9] "未知" "印尼" "印度" "吐瓦魯"
## [13] "多明尼加" "宏都拉斯" "沙烏地阿拉伯" "貝里斯"
## [17] "孟加拉" "帛琉群島" "東加" "法屬玻里尼西亞"
## [21] "肯亞" "南非" "柬埔寨" "美屬薩摩亞"
## [25] "哥斯大黎加" "泰國" "秘魯" "索羅門群島"
## [29] "馬來西亞" "馬紹爾群島" "馬達加斯加" "馬爾地夫"
## [33] "斐濟群島" "斯里蘭卡" "菲律賓" "越南"
## [37] "新加坡" "聖文森" "聖露西亞" "墨西哥"
## [41] "寮國" "緬甸" "澳大利亞" "諾魯"
## [45] "薩爾瓦多"
length(country_cate[country_cate != 'None'])
## [1] 45
# method 3
country_cate[! country_cate %in% c('None')]
## [1] "中國大陸" "中華民國" "厄瓜多" "巴布亞紐幾內亞"
## [5] "巴西" "巴基斯坦" "日本" "尼泊爾"
## [9] "未知" "印尼" "印度" "吐瓦魯"
## [13] "多明尼加" "宏都拉斯" "沙烏地阿拉伯" "貝里斯"
## [17] "孟加拉" "帛琉群島" "東加" "法屬玻里尼西亞"
## [21] "肯亞" "南非" "柬埔寨" "美屬薩摩亞"
## [25] "哥斯大黎加" "泰國" "秘魯" "索羅門群島"
## [29] "馬來西亞" "馬紹爾群島" "馬達加斯加" "馬爾地夫"
## [33] "斐濟群島" "斯里蘭卡" "菲律賓" "越南"
## [37] "新加坡" "聖文森" "聖露西亞" "墨西哥"
## [41] "寮國" "緬甸" "澳大利亞" "諾魯"
## [45] "薩爾瓦多"
length(country_cate[! country_cate %in% c('None')])
## [1] 45
#3. 請計算在2011年中，有多少個確定病例數
sum(Dengue[Dengue$發病年 == 2011, '病例數' ])
## [1] 1702
#4. 請計算感染國為中華民國的確定病例數有多少件?
sum(Dengue[Dengue$感染國家 == '中華民國', '病例數' ])
## [1] 72521
#5. 請找出2014年居住於台北市的女性確診病例有多少件
sum(Dengue[Dengue$發病年 == 2014 & Dengue$居住縣市 == '台北市' & Dengue$性別 == '女', '病例數' ])
## [1] 30
#6. 請找出中華民國在2014年時，哪個縣市有最多男性確定病例?
stat <- Dengue[Dengue$發病年 == 2014 & Dengue$感染國家 == '中華民國' & Dengue$性別 == '男', c('居住縣市','病例數') ]
stat[order(stat$病例數, decreasing=TRUE), ][1,'居住縣市']
## # A tibble: 1 x 1
## 居住縣市
## <fct>
## 1 高雄市
#7. 繼第6題，請問有多少確定病例數?
stat[order(stat$病例數, decreasing=TRUE), ][1,'病例數']
## # A tibble: 1 x 1
## 病例數
## <int>
## 1 7417
#8. 請回答台南市在哪一年有最多男性確定病例?
stat <- Dengue[Dengue$居住縣市 == '台南市' & Dengue$性別 == '男', c('發病年','病例數') ]
stat[order(stat$病例數, decreasing=TRUE), ][1,]
## # A tibble: 1 x 2
## 發病年 病例數
## <int> <int>
## 1 2015 11299
head(stat[order(stat$病例數, decreasing=TRUE), ], 1)
## # A tibble: 1 x 2
## 發病年 病例數
## <int> <int>
## 1 2015 11299
# Stat by country
grades <- c(70,82,50,60,80,90)
group <- c(1,1,2,2,1,1)
tapply(grades, group, mean)
## 1 2
## 80.5 55.0
tapply(Dengue$病例數, Dengue$感染國家, sum)
## None 中國大陸 中華民國 厄瓜多 巴布亞紐幾內亞
## 2823 43 72521 2 4
## 巴西 巴基斯坦 日本 尼泊爾 未知
## 5 2 1 1 7
## 印尼 印度 吐瓦魯 多明尼加 宏都拉斯
## 796 75 1 1 1
## 沙烏地阿拉伯 貝里斯 孟加拉 帛琉群島 東加
## 1 1 25 2 4
## 法屬玻里尼西亞 肯亞 南非 柬埔寨 美屬薩摩亞
## 2 1 1 143 2
## 哥斯大黎加 泰國 秘魯 索羅門群島 馬來西亞
## 1 406 1 3 335
## 馬紹爾群島 馬達加斯加 馬爾地夫 斐濟群島 斯里蘭卡
## 1 1 19 1 9
## 菲律賓 越南 新加坡 聖文森 聖露西亞
## 515 649 98 1 1
## 墨西哥 寮國 緬甸 澳大利亞 諾魯
## 2 9 156 3 2
## 薩爾瓦多
## 1
# Stat by country & year
# SELECT country, year, sum(病例數) FROM Dengue GROUP BY country, year
# install.packages('dplyr')
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
Dengue %>%
group_by(感染國家) %>%
summarize(stat_sum = sum(病例數))
## # A tibble: 46 x 2
## 感染國家 stat_sum
## <fct> <int>
## 1 None 2823
## 2 中國大陸 43
## 3 中華民國 72521
## 4 厄瓜多 2
## 5 巴布亞紐幾內亞 4
## 6 巴西 5
## 7 巴基斯坦 2
## 8 日本 1
## 9 尼泊爾 1
## 10 未知 7
## # ... with 36 more rows
Dengue %>%
group_by(發病年,感染國家) %>%
summarize(stat_sum = sum(病例數))
## # A tibble: 252 x 3
## # Groups: 發病年 [?]
## 發病年 感染國家 stat_sum
## <int> <fct> <int>
## 1 1998 None 342
## 2 1998 中華民國 2
## 3 1999 None 68
## 4 2000 None 137
## 5 2000 印尼 1
## 6 2000 新加坡 1
## 7 2001 中國大陸 2
## 8 2001 中華民國 228
## 9 2001 厄瓜多 1
## 10 2001 尼泊爾 1
## # ... with 242 more rows
#3. 請計算在2011年中，有多少個確定病例數
# sum(Dengue[Dengue$發病年 == 2011, '病例數' ])
Dengue %>%
filter(發病年 == 2011) %>%
select('病例數') %>%
sum()
## Warning: package 'bindrcpp' was built under R version 3.4.4
## [1] 1702
#4. 請計算感染國為中華民國的確定病例數有多少件?
#sum(Dengue[Dengue$感染國家 == '中華民國', '病例數' ])
Dengue %>%
filter(感染國家 == '中華民國') %>%
select('病例數') %>%
sum()
## [1] 72521
#5. 請找出2014年居住於台北市的女性確診病例有多少件
#sum(Dengue[Dengue$發病年 == 2014 & Dengue$居住縣市 == '台北市' & Dengue$性別 == '女', '病例數' ])
Dengue %>%
filter(感染國家 == '中華民國' & 發病年 == 2014 & 居住縣市 == '台北市' & 性別 == '女') %>%
select('病例數') %>%
sum()
## [1] 5
#6. 請找出中華民國在2014年時，哪個縣市有最多男性確定病例?
#stat <- Dengue[Dengue$發病年 == 2014 & Dengue$感染國家 == '中華民國' & Dengue$性別 == '男', c('居住縣市','病例數') ]
#stat[order(stat$病例數, decreasing=TRUE), ][1,'居住縣市']
Dengue %>%
filter(感染國家 == '中華民國' & 發病年 == 2014 & 性別 == '男') %>%
arrange(desc(病例數)) %>%
select('居住縣市') %>%
head(1)
## # A tibble: 1 x 1
## 居住縣市
## <fct>
## 1 高雄市
#7. 繼第6題，請問有多少確定病例數?
#stat[order(stat$病例數, decreasing=TRUE), ][1,'病例數']
Dengue %>%
filter(感染國家 == '中華民國' & 發病年 == 2014 & 性別 == '男') %>%
arrange(desc(病例數)) %>%
select('病例數') %>%
head(1)
## # A tibble: 1 x 1
## 病例數
## <int>
## 1 7417
#8. 請回答台南市在哪一年有最多男性確定病例?
Dengue %>%
filter(居住縣市 == '台南市' & 性別 == '男') %>%
arrange(desc(病例數)) %>%
select('發病年') %>%
head(1)
## # A tibble: 1 x 1
## 發病年
## <int>
## 1 2015
Dplyr:mutate
frequsum <- Dengue %>%
select('病例數') %>%
sum()
# method 1
#Dengue$portion <- Dengue$病例數 / frequsum
# method 2
Dengue %>%
select('病例數') %>%
mutate(portion = 病例數 / frequsum) %>%
head()
## # A tibble: 6 x 2
## 病例數 portion
## <int> <dbl>
## 1 1 0.0000127
## 2 3 0.0000381
## 3 1 0.0000127
## 4 3 0.0000381
## 5 1 0.0000127
## 6 8 0.000102
Dengue <- Dengue %>% mutate(portion = 病例數 / frequsum)
group by & summarize
Dengue %>%
group_by(性別) %>%
summarise(instance_num = sum(病例數, na.rm=TRUE))
## # A tibble: 3 x 2
## 性別 instance_num
## <fct> <int>
## 1 None 1
## 2 女 39478
## 3 男 39200
a <- c(80,70,50, NA)
sum(a)
## [1] NA
?sum
## starting httpd help server ... done
sum(a, na.rm = TRUE)
## [1] 200
Dengue %>%
group_by(居住縣市) %>%
summarise(instance_num = sum(病例數, na.rm=TRUE)) %>%
head()
## # A tibble: 6 x 2
## 居住縣市 instance_num
## <fct> <int>
## 1 台中市 513
## 2 台北市 820
## 3 台東縣 56
## 4 台南市 26780
## 5 宜蘭縣 47
## 6 花蓮縣 42
Dengue %>%
group_by(感染國家) %>%
summarise(instance_num = sum(病例數, na.rm=TRUE)) %>%
head()
## # A tibble: 6 x 2
## 感染國家 instance_num
## <fct> <int>
## 1 None 2823
## 2 中國大陸 43
## 3 中華民國 72521
## 4 厄瓜多 2
## 5 巴布亞紐幾內亞 4
## 6 巴西 5
Dengue %>%
group_by(發病年,感染國家, 居住縣市) %>%
summarise(instance_num = sum(病例數, na.rm=TRUE)) %>%
head()
## # A tibble: 6 x 4
## # Groups: 發病年, 感染國家 [1]
## 發病年 感染國家 居住縣市 instance_num
## <int> <fct> <fct> <int>
## 1 1998 None 台中市 5
## 2 1998 None 台北市 17
## 3 1998 None 台東縣 2
## 4 1998 None 台南市 143
## 5 1998 None 宜蘭縣 3
## 6 1998 None 花蓮縣 1
Dplyr Arrange
Dengue %>%
group_by(居住縣市) %>%
summarise(instance_num = sum(病例數, na.rm=TRUE)) %>%
arrange(instance_num)
## # A tibble: 22 x 2
## 居住縣市 instance_num
## <fct> <int>
## 1 連江縣 2
## 2 金門縣 9
## 3 基隆市 41
## 4 花蓮縣 42
## 5 宜蘭縣 47
## 6 嘉義市 54
## 7 台東縣 56
## 8 新竹市 69
## 9 苗栗縣 78
## 10 南投縣 79
## # ... with 12 more rows
Dengue %>%
group_by(居住縣市) %>%
summarise(instance_num = sum(病例數, na.rm=TRUE)) %>%
arrange(desc(instance_num))
## # A tibble: 22 x 2
## 居住縣市 instance_num
## <fct> <int>
## 1 高雄市 46022
## 2 台南市 26780
## 3 屏東縣 2176
## 4 台北市 820
## 5 新北市 746
## 6 台中市 513
## 7 桃園市 502
## 8 彰化縣 190
## 9 澎湖縣 149
## 10 新竹縣 120
## # ... with 12 more rows
Dengue %>%
group_by(發病年,感染國家, 居住縣市) %>%
summarise(instance_num = sum(病例數, na.rm=TRUE)) %>%
arrange(desc(發病年, 感染國家))
## # A tibble: 1,395 x 4
## # Groups: 發病年, 感染國家 [252]
## 發病年 感染國家 居住縣市 instance_num
## <int> <fct> <fct> <int>
## 1 2018 印尼 台北市 2
## 2 2018 印尼 高雄市 1
## 3 2018 印尼 彰化縣 1
## 4 2018 柬埔寨 台南市 2
## 5 2018 柬埔寨 南投縣 1
## 6 2018 馬來西亞 台中市 1
## 7 2018 馬來西亞 台北市 3
## 8 2018 馬來西亞 高雄市 1
## 9 2018 馬來西亞 新竹市 1
## 10 2018 馬爾地夫 新北市 1
## # ... with 1,385 more rows
Dplyr: summarize_each
Dengue %>%
group_by(居住縣市) %>%
summarise_each(funs(min,max,mean), '病例數')
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
## # A tibble: 22 x 4
## 居住縣市 病例數_min 病例數_max 病例數_mean
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 台中市 1. 42. 2.71
## 2 台北市 1. 45. 3.13
## 3 台東縣 1. 12. 2.43
## 4 台南市 1. 11461. 158.
## 5 宜蘭縣 1. 4. 1.31
## 6 花蓮縣 1. 5. 1.27
## 7 金門縣 1. 3. 1.29
## 8 南投縣 1. 4. 1.32
## 9 屏東縣 1. 246. 18.0
## 10 苗栗縣 1. 4. 1.37
## # ... with 12 more rows
# SELECT 居住縣市, min(病例數), min(portion), max(病例數), max(portion), avg(病例數), avg(portion) FROM Dengue GROUP BY 居住縣市
Dengue %>%
group_by(居住縣市) %>%
summarise_each(funs(min(., na.rm=TRUE),max(., na.rm=TRUE),mean(., na.rm=TRUE)), c('病例數','portion'))
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
## # A tibble: 22 x 7
## 居住縣市 病例數_min portion_min 病例數_max portion_max 病例數_mean
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 台中市 1. 0.0000127 42. 0.000534 2.71
## 2 台北市 1. 0.0000127 45. 0.000572 3.13
## 3 台東縣 1. 0.0000127 12. 0.000153 2.43
## 4 台南市 1. 0.0000127 11461. 0.146 158.
## 5 宜蘭縣 1. 0.0000127 4. 0.0000508 1.31
## 6 花蓮縣 1. 0.0000127 5. 0.0000635 1.27
## 7 金門縣 1. 0.0000127 3. 0.0000381 1.29
## 8 南投縣 1. 0.0000127 4. 0.0000508 1.32
## 9 屏東縣 1. 0.0000127 246. 0.00313 18.0
## 10 苗栗縣 1. 0.0000127 4. 0.0000508 1.37
## # ... with 12 more rows, and 1 more variable: portion_mean <dbl>
Dplyr:join
?dplyr::join
county_stat <- Dengue %>%
group_by(居住縣市) %>%
summarise(instance_sum = sum(病例數))
# method 1
inner_join(Dengue, county_stat, by="居住縣市") %>%
head()
## # A tibble: 6 x 9
## X1 發病年 居住縣市 性別 是否境外移入 感染國家 病例數 portion
## <int> <int> <fct> <fct> <fct> <fct> <int> <dbl>
## 1 1 2001 台中市 女 否 中華民國 1 0.0000127
## 2 2 2002 台中市 女 否 中華民國 3 0.0000381
## 3 3 2004 台中市 女 否 中華民國 1 0.0000127
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## 5 5 2013 台中市 女 否 中華民國 1 0.0000127
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# method 2
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## X1 發病年 居住縣市 性別 是否境外移入 感染國家 病例數 portion
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## 5 5 2013 台中市 女 否 中華民國 1 0.0000127
## 6 6 2014 台中市 女 否 中華民國 8 0.000102
## # ... with 1 more variable: instance_sum <int>
?merge
# method 3 : data frame method
merge(Dengue, county_stat, by = '居住縣市')
## 居住縣市 X1 發病年 性別 是否境外移入 感染國家 病例數
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## 20 台中市 20 2010 女 是 印尼 4
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## 316 台北市 316 2013 男 否 中華民國 6
## 317 台北市 317 2014 男 否 中華民國 8
## 318 台北市 318 2015 男 否 中華民國 45
## 319 台北市 319 2016 男 否 中華民國 1
## 320 台北市 320 1998 男 是 None 2
## 321 台北市 321 1999 男 是 None 1
## 322 台北市 322 2000 男 是 None 4
## 323 台北市 323 2014 男 是 中國大陸 4
## 324 台北市 324 2016 男 是 巴布亞紐幾內亞 1
## 325 台北市 325 2013 男 是 巴西 1
## 326 台北市 326 2009 男 是 巴基斯坦 1
## 327 台北市 327 2001 男 是 印尼 1
## 328 台北市 328 2006 男 是 印尼 1
## 329 台北市 329 2007 男 是 印尼 3
## 330 台北市 330 2008 男 是 印尼 2
## 331 台北市 331 2009 男 是 印尼 2
## 332 台北市 332 2010 男 是 印尼 17
## 333 台北市 333 2012 男 是 印尼 7
## 334 台北市 334 2013 男 是 印尼 6
## 335 台北市 335 2014 男 是 印尼 2
## 336 台北市 336 2015 男 是 印尼 7
## 337 台北市 337 2016 男 是 印尼 9
## 338 台北市 338 2018 男 是 印尼 2
## 339 台北市 339 2003 男 是 印度 1
## 340 台北市 340 2007 男 是 印度 1
## 341 台北市 341 2008 男 是 印度 2
## 342 台北市 342 2009 男 是 印度 2
## 343 台北市 343 2010 男 是 印度 3
## 344 台北市 344 2011 男 是 印度 3
## 345 台北市 345 2012 男 是 印度 1
## 346 台北市 346 2013 男 是 印度 1
## 347 台北市 347 2017 男 是 印度 3
## 348 台北市 348 2002 男 是 多明尼加 1
## 349 台北市 349 2014 男 是 沙烏地阿拉伯 1
## 350 台北市 350 2006 男 是 孟加拉 1
## 351 台北市 351 2008 男 是 孟加拉 1
## 352 台北市 352 2011 男 是 孟加拉 2
## 353 台北市 353 2012 男 是 孟加拉 1
## 354 台北市 354 2017 男 是 孟加拉 1
## 355 台北市 355 2016 男 是 帛琉群島 1
## 356 台北市 356 2014 男 是 法屬玻里尼西亞 1
## 357 台北市 357 2017 男 是 法屬玻里尼西亞 1
## 358 台北市 358 2002 男 是 柬埔寨 1
## 359 台北市 359 2003 男 是 柬埔寨 1
## 360 台北市 360 2007 男 是 柬埔寨 3
## 361 台北市 361 2010 男 是 柬埔寨 1
## 362 台北市 362 2012 男 是 柬埔寨 2
## 363 台北市 363 2013 男 是 柬埔寨 2
## 364 台北市 364 2016 男 是 柬埔寨 2
## 365 台北市 365 2017 男 是 柬埔寨 1
## 366 台北市 366 2001 男 是 泰國 1
## 367 台北市 367 2002 男 是 泰國 2
## 368 台北市 368 2003 男 是 泰國 1
## 369 台北市 369 2004 男 是 泰國 1
## 370 台北市 370 2008 男 是 泰國 5
## 371 台北市 371 2009 男 是 泰國 2
## 372 台北市 372 2010 男 是 泰國 5
## 373 台北市 373 2011 男 是 泰國 1
## 374 台北市 374 2012 男 是 泰國 1
## 375 台北市 375 2013 男 是 泰國 6
## 376 台北市 376 2014 男 是 泰國 1
## 377 台北市 377 2015 男 是 泰國 3
## 378 台北市 378 2017 男 是 泰國 3
## 379 台北市 379 2007 男 是 索羅門群島 2
## 380 台北市 380 2002 男 是 馬來西亞 1
## 381 台北市 381 2003 男 是 馬來西亞 2
## 382 台北市 382 2004 男 是 馬來西亞 2
## 383 台北市 383 2005 男 是 馬來西亞 1
## 384 台北市 384 2006 男 是 馬來西亞 1
## 385 台北市 385 2008 男 是 馬來西亞 2
## 386 台北市 386 2009 男 是 馬來西亞 1
## 387 台北市 387 2010 男 是 馬來西亞 2
## 388 台北市 388 2011 男 是 馬來西亞 4
## 389 台北市 389 2012 男 是 馬來西亞 4
## 390 台北市 390 2013 男 是 馬來西亞 7
## 391 台北市 391 2014 男 是 馬來西亞 13
## 392 台北市 392 2015 男 是 馬來西亞 12
## 393 台北市 393 2016 男 是 馬來西亞 6
## 394 台北市 394 2017 男 是 馬來西亞 9
## 395 台北市 395 2018 男 是 馬來西亞 3
## 396 台北市 396 2010 男 是 馬爾地夫 1
## 397 台北市 397 2015 男 是 馬爾地夫 1
## 398 台北市 398 2017 男 是 馬爾地夫 2
## 399 台北市 399 2015 男 是 斯里蘭卡 1
## 400 台北市 400 2002 男 是 菲律賓 1
## 401 台北市 401 2003 男 是 菲律賓 2
## 402 台北市 402 2005 男 是 菲律賓 2
## 403 台北市 403 2007 男 是 菲律賓 2
## 404 台北市 404 2008 男 是 菲律賓 3
## 405 台北市 405 2009 男 是 菲律賓 3
## 406 台北市 406 2010 男 是 菲律賓 3
## 407 台北市 407 2011 男 是 菲律賓 1
## 408 台北市 408 2012 男 是 菲律賓 5
## 409 台北市 409 2013 男 是 菲律賓 3
## 410 台北市 410 2014 男 是 菲律賓 5
## 411 台北市 411 2015 男 是 菲律賓 3
## 412 台北市 412 2016 男 是 菲律賓 8
## 413 台北市 413 2017 男 是 菲律賓 5
## 414 台北市 414 2018 男 是 菲律賓 1
## 415 台北市 415 2004 男 是 越南 1
## 416 台北市 416 2005 男 是 越南 2
## 417 台北市 417 2006 男 是 越南 2
## 418 台北市 418 2007 男 是 越南 5
## 419 台北市 419 2008 男 是 越南 6
## 420 台北市 420 2009 男 是 越南 4
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## 422 台北市 422 2011 男 是 越南 3
## 423 台北市 423 2012 男 是 越南 2
## 424 台北市 424 2015 男 是 越南 1
## 425 台北市 425 2016 男 是 越南 3
## 426 台北市 426 2017 男 是 越南 3
## 427 台北市 427 2000 男 是 新加坡 1
## 428 台北市 428 2007 男 是 新加坡 2
## 429 台北市 429 2008 男 是 新加坡 1
## 430 台北市 430 2010 男 是 新加坡 1
## 431 台北市 431 2011 男 是 新加坡 1
## 432 台北市 432 2013 男 是 新加坡 2
## 433 台北市 433 2014 男 是 新加坡 3
## 434 台北市 434 2015 男 是 新加坡 3
## 435 台北市 435 2016 男 是 新加坡 2
## 436 台北市 436 2017 男 是 新加坡 3
## 437 台北市 437 2017 男 是 墨西哥 1
## 438 台北市 438 2007 男 是 寮國 1
## 439 台北市 439 2017 男 是 寮國 1
## 440 台北市 440 2001 男 是 緬甸 1
## 441 台北市 441 2002 男 是 緬甸 1
## 442 台北市 442 2004 男 是 緬甸 2
## 443 台北市 443 2005 男 是 緬甸 1
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## 445 台北市 445 2010 男 是 緬甸 2
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## 447 台北市 447 2013 男 是 緬甸 1
## 448 台北市 448 2014 男 是 緬甸 1
## 449 台北市 449 2015 男 是 緬甸 1
## 450 台北市 450 2016 男 是 緬甸 3
## 451 台北市 451 2017 男 是 緬甸 2
## 452 台東縣 452 2014 女 否 中華民國 8
## 453 台東縣 453 2015 女 否 中華民國 12
## 454 台東縣 454 2001 女 是 印尼 1
## 455 台東縣 455 2005 女 是 印尼 1
## 456 台東縣 456 2016 女 是 印尼 1
## 457 台東縣 457 2006 女 是 越南 2
## 458 台東縣 458 2018 女 是 越南 1
## 459 台東縣 459 1998 男 否 None 1
## 460 台東縣 460 2001 男 否 中華民國 1
## 461 台東縣 461 2009 男 否 中華民國 1
## 462 台東縣 462 2012 男 否 中華民國 1
## 463 台東縣 463 2014 男 否 中華民國 8
## 464 台東縣 464 2015 男 否 中華民國 6
## 465 台東縣 465 1998 男 是 None 1
## 466 台東縣 466 2004 男 是 印尼 1
## 467 台東縣 467 2005 男 是 印尼 3
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## 469 台東縣 469 2016 男 是 柬埔寨 1
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## 471 台東縣 471 2016 男 是 菲律賓 1
## 472 台東縣 472 2005 男 是 越南 1
## 473 台東縣 473 2012 男 是 越南 1
## 474 台東縣 474 2016 男 是 越南 1
## 475 台南市 475 1998 女 否 None 65
## 476 台南市 476 1999 女 否 None 6
## 477 台南市 477 2000 女 否 None 54
## 478 台南市 478 2002 女 否 None 6
## 479 台南市 479 2003 女 否 None 1
## 480 台南市 480 2002 女 否 中華民國 38
## 481 台南市 481 2003 女 否 中華民國 1
## 482 台南市 482 2004 女 否 中華民國 1
## 483 台南市 483 2005 女 否 中華民國 36
## 484 台南市 484 2006 女 否 中華民國 7
## 485 台南市 485 2007 女 否 中華民國 871
## 486 台南市 486 2008 女 否 中華民國 10
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## 488 台南市 488 2010 女 否 中華民國 260
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## 493 台南市 493 2015 女 否 中華民國 11461
## 494 台南市 494 2016 女 否 中華民國 6
## 495 台南市 495 1998 女 是 None 2
## 496 台南市 496 1999 女 是 None 2
## 497 台南市 497 2002 女 是 中國大陸 1
## 498 台南市 498 2007 女 是 中國大陸 5
## 499 台南市 499 2014 女 是 中國大陸 2
## 500 台南市 500 2001 女 是 印尼 1
## 501 台南市 501 2007 女 是 印尼 4
## 502 台南市 502 2008 女 是 印尼 2
## 503 台南市 503 2009 女 是 印尼 1
## 504 台南市 504 2010 女 是 印尼 6
## 505 台南市 505 2011 女 是 印尼 1
## 506 台南市 506 2013 女 是 印尼 1
## 507 台南市 507 2014 女 是 印尼 2
## 508 台南市 508 2015 女 是 印尼 3
## 509 台南市 509 2016 女 是 印尼 3
## 510 台南市 510 2017 女 是 印尼 1
## 511 台南市 511 2011 女 是 印度 1
## 512 台南市 512 2014 女 是 孟加拉 1
## 513 台南市 513 2004 女 是 柬埔寨 1
## 514 台南市 514 2007 女 是 柬埔寨 1
## 515 台南市 515 2009 女 是 柬埔寨 1
## 516 台南市 516 2012 女 是 柬埔寨 1
## 517 台南市 517 2015 女 是 柬埔寨 1
## 518 台南市 518 2018 女 是 柬埔寨 1
## 519 台南市 519 2015 女 是 哥斯大黎加 1
## 520 台南市 520 2001 女 是 泰國 1
## 521 台南市 521 2007 女 是 泰國 1
## 522 台南市 522 2008 女 是 泰國 1
## 523 台南市 523 2013 女 是 泰國 2
## 524 台南市 524 2015 女 是 泰國 1
## 525 台南市 525 2010 女 是 秘魯 1
## 526 台南市 526 2007 女 是 馬來西亞 2
## 527 台南市 527 2008 女 是 馬來西亞 1
## 528 台南市 528 2012 女 是 馬來西亞 1
## 529 台南市 529 2014 女 是 馬來西亞 1
## 530 台南市 530 2017 女 是 馬來西亞 3
## 531 台南市 531 2003 女 是 菲律賓 1
## 532 台南市 532 2004 女 是 菲律賓 1
## 533 台南市 533 2007 女 是 菲律賓 1
## 534 台南市 534 2011 女 是 菲律賓 5
## 535 台南市 535 2014 女 是 菲律賓 2
## 536 台南市 536 2015 女 是 菲律賓 1
## 537 台南市 537 2016 女 是 菲律賓 3
## 538 台南市 538 2002 女 是 越南 1
## 539 台南市 539 2004 女 是 越南 1
## 540 台南市 540 2006 女 是 越南 1
## 541 台南市 541 2007 女 是 越南 2
## 542 台南市 542 2008 女 是 越南 2
## 543 台南市 543 2009 女 是 越南 1
## 544 台南市 544 2010 女 是 越南 1
## 545 台南市 545 2011 女 是 越南 1
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## 549 台南市 549 2016 女 是 越南 3
## 550 台南市 550 2017 女 是 越南 3
## 551 台南市 551 2005 女 是 新加坡 1
## 552 台南市 552 2016 女 是 新加坡 2
## 553 台南市 553 1998 男 否 None 76
## 554 台南市 554 1999 男 否 None 2
## 555 台南市 555 2000 男 否 None 55
## 556 台南市 556 2002 男 否 None 7
## 557 台南市 557 2001 男 否 中華民國 1
## 558 台南市 558 2002 男 否 中華民國 33
## 559 台南市 559 2004 男 否 中華民國 3
## 560 台南市 560 2005 男 否 中華民國 24
## 561 台南市 561 2006 男 否 中華民國 1
## 562 台南市 562 2007 男 否 中華民國 933
## 563 台南市 563 2008 男 否 中華民國 17
## 564 台南市 564 2009 男 否 中華民國 3
## 565 台南市 565 2010 男 否 中華民國 227
## 566 台南市 566 2011 男 否 中華民國 47
## 567 台南市 567 2012 男 否 中華民國 382
## 568 台南市 568 2013 男 否 中華民國 17
## 569 台南市 569 2014 男 否 中華民國 94
## 570 台南市 570 2015 男 否 中華民國 11299
## 571 台南市 571 2016 男 否 中華民國 4
## 572 台南市 572 1999 男 是 None 1
## 573 台南市 573 2000 男 是 None 1
## 574 台南市 574 2007 男 是 中國大陸 4
## 575 台南市 575 2013 男 是 中國大陸 1
## 576 台南市 576 2014 男 是 中國大陸 4
## 577 台南市 577 2016 男 是 中國大陸 1
## 578 台南市 578 2001 男 是 印尼 1
## 579 台南市 579 2002 男 是 印尼 2
## 580 台南市 580 2003 男 是 印尼 1
## 581 台南市 581 2005 男 是 印尼 2
## 582 台南市 582 2006 男 是 印尼 1
## 583 台南市 583 2007 男 是 印尼 4
## 584 台南市 584 2008 男 是 印尼 2
## 585 台南市 585 2010 男 是 印尼 1
## 586 台南市 586 2012 男 是 印尼 1
## 587 台南市 587 2013 男 是 印尼 1
## 588 台南市 588 2014 男 是 印尼 1
## 589 台南市 589 2015 男 是 印尼 1
## 590 台南市 590 2016 男 是 印尼 3
## 591 台南市 591 2017 男 是 印尼 1
## 592 台南市 592 2009 男 是 印度 1
## 593 台南市 593 2010 男 是 印度 3
## 594 台南市 594 2011 男 是 印度 2
## 595 台南市 595 2014 男 是 印度 1
## 596 台南市 596 2017 男 是 印度 3
## 597 台南市 597 2005 男 是 柬埔寨 1
## 598 台南市 598 2007 男 是 柬埔寨 2
## 599 台南市 599 2009 男 是 柬埔寨 1
## 600 台南市 600 2013 男 是 柬埔寨 1
## 601 台南市 601 2018 男 是 柬埔寨 1
## 602 台南市 602 2002 男 是 泰國 1
## 603 台南市 603 2003 男 是 泰國 1
## 604 台南市 604 2004 男 是 泰國 2
## 605 台南市 605 2006 男 是 泰國 1
## 606 台南市 606 2007 男 是 泰國 1
## 607 台南市 607 2008 男 是 泰國 1
## 608 台南市 608 2010 男 是 泰國 1
## 609 台南市 609 2011 男 是 泰國 1
## 610 台南市 610 2013 男 是 泰國 3
## 611 台南市 611 2016 男 是 泰國 1
## 612 台南市 612 2017 男 是 泰國 1
## 613 台南市 613 2007 男 是 馬來西亞 1
## 614 台南市 614 2010 男 是 馬來西亞 2
## 615 台南市 615 2013 男 是 馬來西亞 1
## 616 台南市 616 2014 男 是 馬來西亞 2
## 617 台南市 617 2015 男 是 馬來西亞 2
## 618 台南市 618 2016 男 是 馬來西亞 1
## 619 台南市 619 2001 男 是 菲律賓 1
## 620 台南市 620 2003 男 是 菲律賓 1
## 621 台南市 621 2010 男 是 菲律賓 2
## 622 台南市 622 2011 男 是 菲律賓 3
## 623 台南市 623 2012 男 是 菲律賓 2
## 624 台南市 624 2013 男 是 菲律賓 1
## 625 台南市 625 2014 男 是 菲律賓 1
## 626 台南市 626 2015 男 是 菲律賓 2
## 627 台南市 627 2016 男 是 菲律賓 6
## 628 台南市 628 2017 男 是 菲律賓 3
## 629 台南市 629 2006 男 是 越南 3
## 630 台南市 630 2007 男 是 越南 5
## 631 台南市 631 2008 男 是 越南 6
## 632 台南市 632 2009 男 是 越南 3
## 633 台南市 633 2010 男 是 越南 1
## 634 台南市 634 2011 男 是 越南 3
## 635 台南市 635 2012 男 是 越南 3
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## 1255 高雄市 1255 2006 男 否 中華民國 437
## 1256 高雄市 1256 2007 男 否 中華民國 95
## 1257 高雄市 1257 2008 男 否 中華民國 225
## 1258 高雄市 1258 2009 男 否 中華民國 343
## 1259 高雄市 1259 2010 男 否 中華民國 512
## 1260 高雄市 1260 2011 男 否 中華民國 579
## 1261 高雄市 1261 2012 男 否 中華民國 230
## 1262 高雄市 1262 2013 男 否 中華民國 37
## 1263 高雄市 1263 2014 男 否 中華民國 7417
## 1264 高雄市 1264 2015 男 否 中華民國 9815
## 1265 高雄市 1265 2016 男 否 中華民國 179
## 1266 高雄市 1266 2017 男 否 中華民國 2
## 1267 高雄市 1267 1998 男 是 None 3
## 1268 高雄市 1268 1999 男 是 None 5
## 1269 高雄市 1269 2000 男 是 None 2
## 1270 高雄市 1270 2001 男 是 中國大陸 1
## 1271 高雄市 1271 2004 男 是 中國大陸 1
## 1272 高雄市 1272 2013 男 是 中國大陸 1
## 1273 高雄市 1273 2014 男 是 中國大陸 7
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## 1275 高雄市 1275 2000 男 是 印尼 1
## 1276 高雄市 1276 2001 男 是 印尼 1
## 1277 高雄市 1277 2002 男 是 印尼 1
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## 1282 高雄市 1282 2009 男 是 印尼 3
## 1283 高雄市 1283 2010 男 是 印尼 4
## 1284 高雄市 1284 2011 男 是 印尼 1
## 1285 高雄市 1285 2012 男 是 印尼 5
## 1286 高雄市 1286 2013 男 是 印尼 7
## 1287 高雄市 1287 2014 男 是 印尼 3
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## 1290 高雄市 1290 2017 男 是 印尼 1
## 1291 高雄市 1291 2018 男 是 印尼 1
## 1292 高雄市 1292 2004 男 是 印度 1
## 1293 高雄市 1293 2009 男 是 印度 1
## 1294 高雄市 1294 2009 男 是 孟加拉 1
## 1295 高雄市 1295 2015 男 是 南非 1
## 1296 高雄市 1296 2007 男 是 柬埔寨 1
## 1297 高雄市 1297 2009 男 是 柬埔寨 1
## 1298 高雄市 1298 2010 男 是 柬埔寨 2
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## 1301 高雄市 1301 2015 男 是 柬埔寨 1
## 1302 高雄市 1302 2016 男 是 柬埔寨 1
## 1303 高雄市 1303 2017 男 是 柬埔寨 1
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## 1306 高雄市 1306 2006 男 是 泰國 1
## 1307 高雄市 1307 2007 男 是 泰國 1
## 1308 高雄市 1308 2008 男 是 泰國 2
## 1309 高雄市 1309 2010 男 是 泰國 3
## 1310 高雄市 1310 2011 男 是 泰國 3
## 1311 高雄市 1311 2012 男 是 泰國 1
## 1312 高雄市 1312 2013 男 是 泰國 1
## 1313 高雄市 1313 2014 男 是 泰國 3
## 1314 高雄市 1314 2015 男 是 泰國 4
## 1315 高雄市 1315 2016 男 是 泰國 1
## 1316 高雄市 1316 2017 男 是 泰國 3
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## 1319 高雄市 1319 2007 男 是 馬來西亞 1
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## 1321 高雄市 1321 2012 男 是 馬來西亞 1
## 1322 高雄市 1322 2014 男 是 馬來西亞 5
## 1323 高雄市 1323 2015 男 是 馬來西亞 3
## 1324 高雄市 1324 2016 男 是 馬來西亞 2
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## 1328 高雄市 1328 2015 男 是 馬爾地夫 2
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## 1330 高雄市 1330 2009 男 是 斯里蘭卡 1
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## 1334 高雄市 1334 2006 男 是 菲律賓 1
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## 1347 高雄市 1347 2001 男 是 越南 1
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## 1352 高雄市 1352 2007 男 是 越南 5
## 1353 高雄市 1353 2008 男 是 越南 4
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## 1363 高雄市 1363 2007 男 是 新加坡 1
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## 1376 高雄市 1376 2017 男 是 緬甸 1
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## 1503 新北市 1503 2017 女 是 印度 2
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## 1592 新北市 1592 2006 男 是 印尼 2
## 1593 新北市 1593 2007 男 是 印尼 3
## 1594 新北市 1594 2008 男 是 印尼 1
## 1595 新北市 1595 2009 男 是 印尼 4
## 1596 新北市 1596 2010 男 是 印尼 3
## 1597 新北市 1597 2011 男 是 印尼 3
## 1598 新北市 1598 2012 男 是 印尼 4
## 1599 新北市 1599 2013 男 是 印尼 2
## 1600 新北市 1600 2014 男 是 印尼 3
## 1601 新北市 1601 2015 男 是 印尼 7
## 1602 新北市 1602 2016 男 是 印尼 8
## 1603 新北市 1603 2003 男 是 印度 1
## 1604 新北市 1604 2006 男 是 印度 1
## 1605 新北市 1605 2012 男 是 印度 1
## 1606 新北市 1606 2013 男 是 印度 2
## 1607 新北市 1607 2017 男 是 印度 2
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## 1610 新北市 1610 2011 男 是 孟加拉 2
## 1611 新北市 1611 2014 男 是 孟加拉 1
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## 1619 新北市 1619 2016 男 是 柬埔寨 1
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## 1623 新北市 1623 2006 男 是 泰國 1
## 1624 新北市 1624 2007 男 是 泰國 2
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## 1627 新北市 1627 2010 男 是 泰國 3
## 1628 新北市 1628 2011 男 是 泰國 2
## 1629 新北市 1629 2012 男 是 泰國 4
## 1630 新北市 1630 2013 男 是 泰國 3
## 1631 新北市 1631 2015 男 是 泰國 5
## 1632 新北市 1632 2016 男 是 泰國 2
## 1633 新北市 1633 2017 男 是 泰國 8
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## 1637 新北市 1637 2010 男 是 馬來西亞 3
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## 1639 新北市 1639 2012 男 是 馬來西亞 1
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## 1641 新北市 1641 2015 男 是 馬來西亞 3
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## 1645 新北市 1645 2017 男 是 馬爾地夫 2
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## 1651 新北市 1651 2009 男 是 菲律賓 3
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## 1667 新北市 1667 2010 男 是 越南 7
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## 1815 3.812962e-05 54
## 1816 1.652283e-04 54
## 1817 1.270987e-05 54
## 1818 1.270987e-05 54
## 1819 1.270987e-05 54
## 1820 1.270987e-05 54
## 1821 1.270987e-05 54
## 1822 1.270987e-05 54
## 1823 1.270987e-05 54
## 1824 1.270987e-05 54
## 1825 3.812962e-05 54
## 1826 1.270987e-05 54
## 1827 1.270987e-05 54
## 1828 1.270987e-05 54
## 1829 1.270987e-05 54
## 1830 1.270987e-05 90
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## 1832 1.270987e-05 90
## 1833 1.270987e-05 90
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## 1836 1.270987e-05 90
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## 1840 1.270987e-05 90
## 1841 2.541974e-05 90
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## 1843 1.270987e-05 90
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## 1847 1.270987e-05 90
## 1848 1.270987e-05 90
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## 1850 2.669073e-04 90
## 1851 1.270987e-05 90
## 1852 1.270987e-05 90
## 1853 1.270987e-05 90
## 1854 1.270987e-05 90
## 1855 1.270987e-05 90
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## 1857 1.270987e-05 90
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## 1862 1.270987e-05 90
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## 1867 2.541974e-05 90
## 1868 1.270987e-05 90
## 1869 1.270987e-05 90
## 1870 1.270987e-05 190
## 1871 2.541974e-05 190
## 1872 1.270987e-05 190
## 1873 1.270987e-05 190
## 1874 1.270987e-05 190
## 1875 5.083949e-05 190
## 1876 3.812962e-05 190
## 1877 2.923271e-04 190
## 1878 1.270987e-05 190
## 1879 1.270987e-05 190
## 1880 1.270987e-05 190
## 1881 1.270987e-05 190
## 1882 3.812962e-05 190
## 1883 2.541974e-05 190
## 1884 5.083949e-05 190
## 1885 1.270987e-05 190
## 1886 2.541974e-05 190
## 1887 3.812962e-05 190
## 1888 1.270987e-05 190
## 1889 1.270987e-05 190
## 1890 1.270987e-05 190
## 1891 1.270987e-05 190
## 1892 1.270987e-05 190
## 1893 1.270987e-05 190
## 1894 2.541974e-05 190
## 1895 2.541974e-05 190
## 1896 1.270987e-05 190
## 1897 1.270987e-05 190
## 1898 1.270987e-05 190
## 1899 1.270987e-05 190
## 1900 1.270987e-05 190
## 1901 1.270987e-05 190
## 1902 1.270987e-05 190
## 1903 1.270987e-05 190
## 1904 3.812962e-05 190
## 1905 1.270987e-05 190
## 1906 1.270987e-05 190
## 1907 1.270987e-05 190
## 1908 2.541974e-05 190
## 1909 5.083949e-05 190
## 1910 1.270987e-05 190
## 1911 2.541974e-05 190
## 1912 1.270987e-05 190
## 1913 1.270987e-05 190
## 1914 1.270987e-05 190
## 1915 1.270987e-05 190
## 1916 1.270987e-05 190
## 1917 7.625923e-05 190
## 1918 1.270987e-05 190
## 1919 2.287777e-04 190
## 1920 2.541974e-05 190
## 1921 2.541974e-05 190
## 1922 1.270987e-05 190
## 1923 1.270987e-05 190
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## 1925 1.270987e-05 190
## 1926 2.541974e-05 190
## 1927 2.541974e-05 190
## 1928 1.270987e-05 190
## 1929 1.270987e-05 190
## 1930 2.541974e-05 190
## 1931 2.541974e-05 190
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## 1933 1.270987e-05 190
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## 1935 1.270987e-05 190
## 1936 2.541974e-05 190
## 1937 1.270987e-05 190
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## 1939 1.270987e-05 190
## 1940 1.270987e-05 190
## 1941 1.270987e-05 190
## 1942 1.270987e-05 190
## 1943 2.541974e-05 190
## 1944 2.541974e-05 190
## 1945 1.270987e-05 190
## 1946 1.270987e-05 190
## 1947 2.541974e-05 190
## 1948 1.270987e-05 190
## 1949 1.270987e-05 190
## 1950 1.270987e-05 190
## 1951 1.270987e-05 190
## 1952 2.541974e-05 190
## 1953 1.270987e-05 190
## 1954 1.270987e-05 190
## 1955 1.270987e-05 190
## 1956 1.270987e-05 190
## 1957 1.270987e-05 190
## 1958 1.270987e-05 190
## 1959 1.270987e-05 190
## 1960 1.270987e-05 190
## 1961 2.541974e-05 190
## 1962 3.812962e-05 190
## 1963 1.270987e-05 190
## 1964 2.541974e-05 190
## 1965 5.083949e-05 190
## 1966 2.541974e-05 190
## 1967 1.270987e-05 190
## 1968 1.270987e-05 190
## 1969 1.270987e-05 190
## 1970 1.270987e-05 190
## 1971 1.270987e-05 190
## 1972 1.270987e-05 190
## 1973 3.812962e-05 149
## 1974 3.812962e-05 149
## 1975 6.482035e-04 149
## 1976 1.143888e-04 149
## 1977 5.083949e-05 149
## 1978 2.541974e-05 149
## 1979 1.270987e-05 149
## 1980 6.354936e-05 149
## 1981 1.270987e-05 149
## 1982 5.973640e-04 149
## 1983 2.541974e-05 149
## 1984 8.896910e-05 149
## 1985 1.525185e-04 149
## 1986 1.270987e-05 149
## 1987 1.270987e-05 149
a <- data.frame(a=c(1,2,3), b=c(0,0,0))
b <- data.frame(a=c(4,5,6), b=c(1,1,1))
df1 <- rbind(a, b)
df1
## a b
## 1 1 0
## 2 2 0
## 3 3 0
## 4 4 1
## 5 5 1
## 6 6 1
df2 <- cbind(a, b)
df2
## a b a b
## 1 1 0 4 1
## 2 2 0 5 1
## 3 3 0 6 1
reshape2
#install.packages('reshape2')
library(reshape2)
## Warning: package 'reshape2' was built under R version 3.4.4
help(package = 'reshape2')
?dcast
data("airquality")
airquality
## Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## 1 41 190 7.4 67 5 1
## 2 36 118 8.0 72 5 2
## 3 12 149 12.6 74 5 3
## 4 18 313 11.5 62 5 4
## 5 NA NA 14.3 56 5 5
## 6 28 NA 14.9 66 5 6
## 7 23 299 8.6 65 5 7
## 8 19 99 13.8 59 5 8
## 9 8 19 20.1 61 5 9
## 10 NA 194 8.6 69 5 10
## 11 7 NA 6.9 74 5 11
## 12 16 256 9.7 69 5 12
## 13 11 290 9.2 66 5 13
## 14 14 274 10.9 68 5 14
## 15 18 65 13.2 58 5 15
## 16 14 334 11.5 64 5 16
## 17 34 307 12.0 66 5 17
## 18 6 78 18.4 57 5 18
## 19 30 322 11.5 68 5 19
## 20 11 44 9.7 62 5 20
## 21 1 8 9.7 59 5 21
## 22 11 320 16.6 73 5 22
## 23 4 25 9.7 61 5 23
## 24 32 92 12.0 61 5 24
## 25 NA 66 16.6 57 5 25
## 26 NA 266 14.9 58 5 26
## 27 NA NA 8.0 57 5 27
## 28 23 13 12.0 67 5 28
## 29 45 252 14.9 81 5 29
## 30 115 223 5.7 79 5 30
## 31 37 279 7.4 76 5 31
## 32 NA 286 8.6 78 6 1
## 33 NA 287 9.7 74 6 2
## 34 NA 242 16.1 67 6 3
## 35 NA 186 9.2 84 6 4
## 36 NA 220 8.6 85 6 5
## 37 NA 264 14.3 79 6 6
## 38 29 127 9.7 82 6 7
## 39 NA 273 6.9 87 6 8
## 40 71 291 13.8 90 6 9
## 41 39 323 11.5 87 6 10
## 42 NA 259 10.9 93 6 11
## 43 NA 250 9.2 92 6 12
## 44 23 148 8.0 82 6 13
## 45 NA 332 13.8 80 6 14
## 46 NA 322 11.5 79 6 15
## 47 21 191 14.9 77 6 16
## 48 37 284 20.7 72 6 17
## 49 20 37 9.2 65 6 18
## 50 12 120 11.5 73 6 19
## 51 13 137 10.3 76 6 20
## 52 NA 150 6.3 77 6 21
## 53 NA 59 1.7 76 6 22
## 54 NA 91 4.6 76 6 23
## 55 NA 250 6.3 76 6 24
## 56 NA 135 8.0 75 6 25
## 57 NA 127 8.0 78 6 26
## 58 NA 47 10.3 73 6 27
## 59 NA 98 11.5 80 6 28
## 60 NA 31 14.9 77 6 29
## 61 NA 138 8.0 83 6 30
## 62 135 269 4.1 84 7 1
## 63 49 248 9.2 85 7 2
## 64 32 236 9.2 81 7 3
## 65 NA 101 10.9 84 7 4
## 66 64 175 4.6 83 7 5
## 67 40 314 10.9 83 7 6
## 68 77 276 5.1 88 7 7
## 69 97 267 6.3 92 7 8
## 70 97 272 5.7 92 7 9
## 71 85 175 7.4 89 7 10
## 72 NA 139 8.6 82 7 11
## 73 10 264 14.3 73 7 12
## 74 27 175 14.9 81 7 13
## 75 NA 291 14.9 91 7 14
## 76 7 48 14.3 80 7 15
## 77 48 260 6.9 81 7 16
## 78 35 274 10.3 82 7 17
## 79 61 285 6.3 84 7 18
## 80 79 187 5.1 87 7 19
## 81 63 220 11.5 85 7 20
## 82 16 7 6.9 74 7 21
## 83 NA 258 9.7 81 7 22
## 84 NA 295 11.5 82 7 23
## 85 80 294 8.6 86 7 24
## 86 108 223 8.0 85 7 25
## 87 20 81 8.6 82 7 26
## 88 52 82 12.0 86 7 27
## 89 82 213 7.4 88 7 28
## 90 50 275 7.4 86 7 29
## 91 64 253 7.4 83 7 30
## 92 59 254 9.2 81 7 31
## 93 39 83 6.9 81 8 1
## 94 9 24 13.8 81 8 2
## 95 16 77 7.4 82 8 3
## 96 78 NA 6.9 86 8 4
## 97 35 NA 7.4 85 8 5
## 98 66 NA 4.6 87 8 6
## 99 122 255 4.0 89 8 7
## 100 89 229 10.3 90 8 8
## 101 110 207 8.0 90 8 9
## 102 NA 222 8.6 92 8 10
## 103 NA 137 11.5 86 8 11
## 104 44 192 11.5 86 8 12
## 105 28 273 11.5 82 8 13
## 106 65 157 9.7 80 8 14
## 107 NA 64 11.5 79 8 15
## 108 22 71 10.3 77 8 16
## 109 59 51 6.3 79 8 17
## 110 23 115 7.4 76 8 18
## 111 31 244 10.9 78 8 19
## 112 44 190 10.3 78 8 20
## 113 21 259 15.5 77 8 21
## 114 9 36 14.3 72 8 22
## 115 NA 255 12.6 75 8 23
## 116 45 212 9.7 79 8 24
## 117 168 238 3.4 81 8 25
## 118 73 215 8.0 86 8 26
## 119 NA 153 5.7 88 8 27
## 120 76 203 9.7 97 8 28
## 121 118 225 2.3 94 8 29
## 122 84 237 6.3 96 8 30
## 123 85 188 6.3 94 8 31
## 124 96 167 6.9 91 9 1
## 125 78 197 5.1 92 9 2
## 126 73 183 2.8 93 9 3
## 127 91 189 4.6 93 9 4
## 128 47 95 7.4 87 9 5
## 129 32 92 15.5 84 9 6
## 130 20 252 10.9 80 9 7
## 131 23 220 10.3 78 9 8
## 132 21 230 10.9 75 9 9
## 133 24 259 9.7 73 9 10
## 134 44 236 14.9 81 9 11
## 135 21 259 15.5 76 9 12
## 136 28 238 6.3 77 9 13
## 137 9 24 10.9 71 9 14
## 138 13 112 11.5 71 9 15
## 139 46 237 6.9 78 9 16
## 140 18 224 13.8 67 9 17
## 141 13 27 10.3 76 9 18
## 142 24 238 10.3 68 9 19
## 143 16 201 8.0 82 9 20
## 144 13 238 12.6 64 9 21
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## 146 36 139 10.3 81 9 23
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## 477 5 18 temp 57.0
## 478 5 19 temp 68.0
## 479 5 20 temp 62.0
## 480 5 21 temp 59.0
## 481 5 22 temp 73.0
## 482 5 23 temp 61.0
## 483 5 24 temp 61.0
## 484 5 25 temp 57.0
## 485 5 26 temp 58.0
## 486 5 27 temp 57.0
## 487 5 28 temp 67.0
## 488 5 29 temp 81.0
## 489 5 30 temp 79.0
## 490 5 31 temp 76.0
## 491 6 1 temp 78.0
## 492 6 2 temp 74.0
## 493 6 3 temp 67.0
## 494 6 4 temp 84.0
## 495 6 5 temp 85.0
## 496 6 6 temp 79.0
## 497 6 7 temp 82.0
## 498 6 8 temp 87.0
## 499 6 9 temp 90.0
## 500 6 10 temp 87.0
## 501 6 11 temp 93.0
## 502 6 12 temp 92.0
## 503 6 13 temp 82.0
## 504 6 14 temp 80.0
## 505 6 15 temp 79.0
## 506 6 16 temp 77.0
## 507 6 17 temp 72.0
## 508 6 18 temp 65.0
## 509 6 19 temp 73.0
## 510 6 20 temp 76.0
## 511 6 21 temp 77.0
## 512 6 22 temp 76.0
## 513 6 23 temp 76.0
## 514 6 24 temp 76.0
## 515 6 25 temp 75.0
## 516 6 26 temp 78.0
## 517 6 27 temp 73.0
## 518 6 28 temp 80.0
## 519 6 29 temp 77.0
## 520 6 30 temp 83.0
## 521 7 1 temp 84.0
## 522 7 2 temp 85.0
## 523 7 3 temp 81.0
## 524 7 4 temp 84.0
## 525 7 5 temp 83.0
## 526 7 6 temp 83.0
## 527 7 7 temp 88.0
## 528 7 8 temp 92.0
## 529 7 9 temp 92.0
## 530 7 10 temp 89.0
## 531 7 11 temp 82.0
## 532 7 12 temp 73.0
## 533 7 13 temp 81.0
## 534 7 14 temp 91.0
## 535 7 15 temp 80.0
## 536 7 16 temp 81.0
## 537 7 17 temp 82.0
## 538 7 18 temp 84.0
## 539 7 19 temp 87.0
## 540 7 20 temp 85.0
## 541 7 21 temp 74.0
## 542 7 22 temp 81.0
## 543 7 23 temp 82.0
## 544 7 24 temp 86.0
## 545 7 25 temp 85.0
## 546 7 26 temp 82.0
## 547 7 27 temp 86.0
## 548 7 28 temp 88.0
## 549 7 29 temp 86.0
## 550 7 30 temp 83.0
## 551 7 31 temp 81.0
## 552 8 1 temp 81.0
## 553 8 2 temp 81.0
## 554 8 3 temp 82.0
## 555 8 4 temp 86.0
## 556 8 5 temp 85.0
## 557 8 6 temp 87.0
## 558 8 7 temp 89.0
## 559 8 8 temp 90.0
## 560 8 9 temp 90.0
## 561 8 10 temp 92.0
## 562 8 11 temp 86.0
## 563 8 12 temp 86.0
## 564 8 13 temp 82.0
## 565 8 14 temp 80.0
## 566 8 15 temp 79.0
## 567 8 16 temp 77.0
## 568 8 17 temp 79.0
## 569 8 18 temp 76.0
## 570 8 19 temp 78.0
## 571 8 20 temp 78.0
## 572 8 21 temp 77.0
## 573 8 22 temp 72.0
## 574 8 23 temp 75.0
## 575 8 24 temp 79.0
## 576 8 25 temp 81.0
## 577 8 26 temp 86.0
## 578 8 27 temp 88.0
## 579 8 28 temp 97.0
## 580 8 29 temp 94.0
## 581 8 30 temp 96.0
## 582 8 31 temp 94.0
## 583 9 1 temp 91.0
## 584 9 2 temp 92.0
## 585 9 3 temp 93.0
## 586 9 4 temp 93.0
## 587 9 5 temp 87.0
## 588 9 6 temp 84.0
## 589 9 7 temp 80.0
## 590 9 8 temp 78.0
## 591 9 9 temp 75.0
## 592 9 10 temp 73.0
## 593 9 11 temp 81.0
## 594 9 12 temp 76.0
## 595 9 13 temp 77.0
## 596 9 14 temp 71.0
## 597 9 15 temp 71.0
## 598 9 16 temp 78.0
## 599 9 17 temp 67.0
## 600 9 18 temp 76.0
## 601 9 19 temp 68.0
## 602 9 20 temp 82.0
## 603 9 21 temp 64.0
## 604 9 22 temp 71.0
## 605 9 23 temp 81.0
## 606 9 24 temp 69.0
## 607 9 25 temp 63.0
## 608 9 26 temp 70.0
## 609 9 27 temp 77.0
## 610 9 28 temp 75.0
## 611 9 29 temp 76.0
## 612 9 30 temp 68.0
dcast(aqm, month ~ variable, mean, margins = c("month", "variable"))
## month ozone solar.r wind temp (all)
## 1 5 23.61538 181.2963 11.622581 65.54839 68.70696
## 2 6 29.44444 190.1667 10.266667 79.10000 87.38384
## 3 7 59.11538 216.4839 8.941935 83.90323 93.49748
## 4 8 59.96154 171.8571 8.793548 83.96774 79.71207
## 5 9 31.44828 167.4333 10.180000 76.90000 71.82689
## 6 (all) 42.12931 185.9315 9.957516 77.88235 80.05722
county_stat <- Dengue %>%
group_by(發病年, 居住縣市) %>%
summarise_each(funs(sum(., na.rm=TRUE)), '病例數')
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
sex_stat <- Dengue %>%
group_by(發病年, 性別) %>%
summarise_each(funs(sum(., na.rm=TRUE)), '病例數')
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
country_stat <- Dengue %>%
group_by(發病年, 感染國家) %>%
summarise_each(funs(sum(., na.rm=TRUE)), '病例數')
## `summarise_each()` is deprecated.
## Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
## To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
names(county_stat) <- c('year', 'variable', 'cnt')
names(sex_stat) <- c('year', 'variable', 'cnt')
names(country_stat) <- c('year', 'variable', 'cnt')
country_stat <-as.data.frame(country_stat)
sex_stat <-as.data.frame(sex_stat)
county_stat <-as.data.frame(county_stat)
df <- rbind(county_stat, sex_stat, country_stat)
dcast(df, variable ~ year, function(e) sum(e,na.rm=TRUE), margins = c("year", "variable"))
## Using cnt as value column: use value.var to override.
## variable 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
## 1 台中市 5 1 1 7 15 7 12 11 13 22 22
## 2 台北市 18 6 5 12 23 9 12 13 14 30 66
## 3 台東縣 2 0 0 2 0 0 1 6 2 0 0
## 4 台南市 143 11 110 5 89 6 9 64 14 1837 42
## 5 宜蘭縣 3 0 0 2 0 2 3 1 1 3 1
## 6 花蓮縣 1 0 0 0 4 0 0 3 0 1 2
## 7 金門縣 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 8 南投縣 6 0 0 1 1 0 2 2 2 6 3
## 9 屏東縣 13 2 4 3 385 17 288 12 17 7 10
## 10 苗栗縣 0 0 1 0 1 1 2 4 0 4 4
## 11 桃園市 9 0 5 0 13 8 15 18 19 15 31
## 12 高雄市 110 40 4 228 4813 77 60 144 956 202 443
## 13 基隆市 0 0 1 0 1 0 2 0 1 3 5
## 14 連江縣 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 15 雲林縣 1 1 2 1 2 3 2 4 1 4 4
## 16 新北市 25 4 3 11 14 8 11 15 20 28 61
## 17 新竹市 1 0 0 0 1 3 1 0 3 1 2
## 18 新竹縣 2 0 0 0 0 2 2 0 4 3 9
## 19 嘉義市 0 1 0 1 3 0 0 1 1 0 2
## 20 嘉義縣 1 0 1 1 5 0 2 1 2 8 0
## 21 彰化縣 4 2 2 7 5 2 3 6 4 5 7
## 22 澎湖縣 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0
## 23 None 342 68 137 1 2250 26 0 0 0 0 0
## 24 女 158 32 60 145 2883 57 210 148 561 1024 328
## 25 男 186 36 79 135 2505 88 217 158 513 1155 386
## 26 中國大陸 0 0 0 2 1 0 1 0 0 9 0
## 27 中華民國 2 0 0 228 3086 60 336 202 965 2000 488
## 28 厄瓜多 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 29 巴布亞紐幾內亞 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 30 巴西 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 31 巴基斯坦 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 32 日本 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 33 尼泊爾 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 34 未知 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
## 35 印尼 0 0 1 9 13 14 13 37 20 48 48
## 36 印度 0 0 0 0 0 3 1 1 3 1 3
## 37 吐瓦魯 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 38 多明尼加 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 39 宏都拉斯 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 40 沙烏地阿拉伯 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 41 貝里斯 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 42 孟加拉 0 0 0 0 0 0 1 1 4 1 1
## 43 帛琉群島 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 44 東加 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4
## 45 法屬玻里尼西亞 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 46 肯亞 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 47 南非 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 48 柬埔寨 0 0 0 2 4 3 4 6 9 12 10
## 49 美屬薩摩亞 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0
## 50 哥斯大黎加 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 51 泰國 0 0 0 12 18 11 14 9 12 9 30
## 52 秘魯 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 53 索羅門群島 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0
## 54 馬來西亞 0 0 0 1 3 3 6 5 5 8 8
## 55 馬紹爾群島 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 56 馬達加斯加 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 57 馬爾地夫 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 58 斐濟群島 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 59 斯里蘭卡 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 60 菲律賓 0 0 0 7 4 13 14 10 16 22 25
## 61 越南 0 0 0 4 4 9 26 22 36 55 73
## 62 新加坡 0 0 1 1 0 0 6 5 0 3 7
## 63 聖文森 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 64 聖露西亞 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 65 墨西哥 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 66 寮國 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 67 緬甸 0 0 0 11 4 2 5 7 2 8 14
## 68 澳大利亞 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 69 諾魯 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 70 薩爾瓦多 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 71 (all) 1032 204 417 843 16164 435 1281 918 3222 6537 2142
## 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 (all)
## 1 24 35 22 24 23 47 125 54 42 1 513
## 2 30 60 53 41 64 69 157 65 67 6 820
## 3 1 1 0 2 0 16 18 4 0 1 56
## 4 18 505 112 754 51 175 22777 38 18 2 26780
## 5 2 3 2 7 2 1 8 3 3 0 47
## 6 3 2 0 1 3 3 16 2 1 0 42
## 7 2 1 1 0 0 0 4 0 0 0 9
## 8 3 5 4 4 7 4 13 6 9 1 79
## 9 81 17 149 5 480 228 414 35 8 1 2176
## 10 5 7 4 5 7 4 14 11 4 0 78
## 11 35 39 24 30 47 26 79 44 44 1 502
## 12 773 1106 1184 532 102 15043 19784 379 37 5 46022
## 13 4 3 3 1 2 1 9 2 3 0 41
## 14 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2
## 15 4 5 2 5 5 11 28 6 3 0 94
## 16 31 74 30 43 34 54 147 63 68 2 746
## 17 2 2 1 2 4 5 26 7 7 1 69
## 18 7 9 2 6 15 7 34 11 7 0 120
## 19 0 4 1 1 0 7 25 4 3 0 54
## 20 3 9 3 1 3 6 38 1 5 0 90
## 21 23 9 7 12 9 9 51 8 13 2 190
## 22 1 0 98 2 2 16 16 1 1 0 149
## 23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2824
## 24 535 963 846 732 426 7892 21974 359 137 8 39478
## 25 517 933 856 746 434 7840 21810 385 206 15 39200
## 26 0 0 0 0 3 23 2 1 1 0 43
## 27 848 1592 1545 1271 596 15492 43419 381 10 0 72521
## 28 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2
## 29 0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 4
## 30 0 0 0 0 1 0 4 0 0 0 5
## 31 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
## 32 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
## 33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 34 1 4 0 0 0 0 0 0 0 0 7
## 35 73 96 25 45 71 58 81 113 27 4 796
## 36 6 12 8 4 10 3 6 1 13 0 75
## 37 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
## 38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 40 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
## 41 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 42 1 3 6 2 0 2 0 0 3 0 25
## 43 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2
## 44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4
## 45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 2
## 46 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
## 47 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
## 48 8 21 8 10 7 3 11 14 8 3 143
## 49 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
## 50 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
## 51 22 36 21 20 63 10 42 35 42 0 406
## 52 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 53 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 3
## 54 3 19 13 14 26 71 58 44 42 6 335
## 55 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
## 56 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 57 0 1 0 0 0 0 4 6 7 1 19
## 58 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
## 59 1 0 0 0 4 0 2 0 1 0 9
## 60 19 34 34 74 38 33 54 73 39 6 515
## 61 61 61 34 30 17 9 57 44 104 3 649
## 62 2 5 4 1 10 12 14 17 10 0 98
## 63 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 64 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
## 65 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2
## 66 0 3 0 0 2 0 1 1 1 0 9
## 67 5 7 4 5 9 10 24 10 29 0 156
## 68 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 3
## 69 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 2
## 70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 71 3156 5688 5106 4434 2580 47196 131352 2232 1029 69 236037