Python 基尼系数 属性值为负值（二）

上一篇中提到针对升序排序的正值的列表如何计算基尼系数，但是实际应用中会遇到属性值为负值的情况，同时还有加权的情况（上一篇中的代码可以设置权重）。

查找了一下，发现R中有一个对此进行改进的包GiniWegNeg（Computing the Gini-Based Coefficients for Weighted and Negative Attributes），该包主要有两个函数，一个是Gini_CTR_BS()，该函数是基于Chen, Tasur and Rhai (1982)文章的方法, 并进一步被Berebbei and Silber (1985)改进。另一个函数Gini_RSV，该函数是由该R包的作者（Emanuela Raffinetti emanuela.raffinetti@unimi.it）提出，他在2015年的时候提出了另外一种计算方法（负值和正值的总和分别设置为1等，具体可以看原文章）。

1. 安装GiniWegNeg包
   在R中需要安装，可以查看具体的函数

install.packages("GiniWegNeg")
library(GiniWegNeg)
help(GiniWegNeg)

说明文档：Package ‘GiniWegNeg’说明文档

2. 使用方法
   以中国的经济复杂度和多样性指标为例，进行计算，其中经济复杂度指标存在正值和负值，多样性指标在(0,1)之间，不存在负值情况，因此可以作为衡量两个函数Gini_CTR_BS和Gini_RSV的计算结果的基准。

#加载所需的包
library(GiniWegNeg)
library(data.table)

#设置当前工作路径
setwd("E:\\China Economics\\1 Economic complexity and diversity\\Code\\")

#读取经复杂度文件
df <- read.csv("E:\\China Economics\\Data\\Statistics\\year_ECI_city_size.csv", header=TRUE, sep=',')

#计算经济复杂度的基尼系数
gini_ECI_CTR_BS <- list()
gini_ECI_RSV <- list()

for(i in 0:15){
  field = paste('X', 2000+i,sep = "", collapse = "")
  gini_ECI_CTR_BS[i+1] <- Gini_CTR_BS(df[field])
  gini_ECI_RSV[i+1] <- Gini_RSV(df[field])
}

# 计算经济多样性
#读取经济多样性文件
df2 <- read.csv("E:\\China Economics\\1 Economic complexity and diversity\\Data\\year_diversity_norm3_del_marco_and_sansha.csv", 
                header=TRUE, sep=',')

#计算基尼系数
gini_divers_CTR_BS <- list()
gini_divers_RSV <- list()

for(i in 0:15){
  field = paste('X', 2000+i, sep = "", collapse = "")
  gini_divers_CTR_BS[i+1] <- Gini_CTR_BS(df2[field])
  gini_divers_RSV[i+1] <- Gini_RSV(df2[field])
}

接下来查看下两个函数计算的结果，对于属性全为正值的数据，计算结果是一样的，懒得画图了，截个图，

经济多样性的基尼系数，两个函数结果一致

但是对于存在负值的属性，两个函数的结果就不一样了，且趋势也不一致，一个增加，一个减少

经济复杂度计的基尼系数，结果不一致

3. 再生问题
   所以针对存在负值的属性，两个函数计算结果不一致，这不得让人纠结应该如何选择，同时更进一步思考，基尼系数对于人为构造的已进行归一化的变量是否实用，继续做点调研，回去看看它提出的初衷，再回来看看。