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最近在看文献，看的有些烦躁了，想找点儿数据练练手，刚好看到百度百科有这个关于经管类核心期刊的汇总表，顺手就抓过来练习练习。

本来百度百度中核心期刊栏目的列表里，关于经济学72中核心期刊的详细地址不全，我申请了编辑字条，编完一直在审核，想想算了，根据百度百科的审核流程和效率，估计不知道要申到猴年马月了，自己搜了确实的地址信息。

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自带学习R语言以来，从来没用把这些技能用在自己的专业方向上，说好的学以致用呢~

最近看到的一篇微信公众号推文，内容是关于山东省各县（细化到137个县级行政区）2016年的GDP规模、公共预算收入规模及其增速指标，数据质量还不错，是山东省发改委公布的。

http://mp.weixin.qq.com/s/Sk4fIh3-ykcNK8uP0gZryw

感觉自己终于离专业方向近了一些（本人学财政的），数据就在眼前，这次机会一定要抓住了。

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数据抓取：

加载包

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library(RCurl)
library(XML)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(stringr)
library(rvest)
library(lubridate)
library("DT")
library(openair)
library(ggplot2)
library(scales)
library(showtext)
library(grid)
library(Cairo)

用更加优雅的方式加载包：

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all.pcg<-c("RCurl","XML","dplyr","ggplot2","stringr","rvest","lubridate","DT","scales","showtext","grid","Cairo") 
req.pcg <- function(pcg){ 
new <- pcg[!(pcg %in% installed.packages()[, "Package"])] 
if (length(new)) install.packages(new, dependencies = T) 
sapply(req.pcg, require, ch = T) 
} 
req.pcg(all.pcg)

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数据获取

加载包

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library(rvest)           
library(dplyr)          
library(stringr)        
library(showtext)      
library(Cairo)          
library(RColorBrewer)   
library(ggplot2)        
library(grid)

由于本文用到了一款中国行政区划的字体地图——EyesAsia，每一个行政区都是以一个字母代替的，所以需要获取该地图字体对应的索引表。该字体的开源项目主页为：EyesAsia
与此对应的，还有一款也很fashion的字体地图（StateFace），是美帝的行政区划字体地图。项目主页在这里:stateface

一共43个编号，以下是提取过程，因为是一个table，所以可以直接使用rvest非常便捷的表格抓取工具。

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