Guest User

Untitled

a guest
Oct 5th, 2018
162
Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
  1. df <- structure(list(NAME = c("WEST", "WEST", "WEST", "WEST", "HUMB",
  2. "HUMB", "HUMB", "HUMB", "GREA", "GREA", "GREA", "GREA", "CHES",
  3. "CHES", "CHES", "CHES", "SOUT", "SOUT", "SOUT", "SOUT", "STAF",
  4. "STAF", "STAF", "STAF", "SHRO", "SHRO", "SHRO", "SHRO", "DERB",
  5. "DERB", "DERB", "DERB", "LINC", "LINC", "LINC", "LINC", "NOTT",
  6. "NOTT", "NOTT", "NOTT", "LEIC", "LEIC", "LEIC", "LEIC", "THE ",
  7. "THE ", "THE ", "THE ", "BIRM", "BIRM", "BIRM", "BIRM", "COVE",
  8. "COVE", "COVE", "COVE", "HERE", "HERE", "HERE", "HERE", "CAMB",
  9. "CAMB", "CAMB", "CAMB", "NORF", "NORF", "NORF", "NORF", "SUFF",
  10. "SUFF", "SUFF", "SUFF", "MILT", "MILT", "MILT", "MILT", "HERT",
  11. "HERT", "HERT", "HERT", "MID ", "MID ", "MID ", "MID ", "NORT",
  12. "NORT", "NORT", "NORT", "KENT", "KENT", "KENT", "KENT", "SUSS",
  13. "SUSS", "SUSS", "SUSS", "FRIM", "FRIM", "FRIM", "FRIM", "SURR",
  14. "SURR", "SURR", "SURR", "CORN", "CORN", "CORN", "CORN", "DEVO",
  15. "DEVO", "DEVO", "DEVO", "SOME", "SOME", "SOME", "SOME", "BRIS",
  16. "BRIS", "BRIS", "BRIS", "BATH", "BATH", "BATH", "BATH", "DORS",
  17. "DORS", "DORS", "DORS", "HAMP", "HAMP", "HAMP", "HAMP", "GLOU",
  18. "GLOU", "GLOU", "GLOU", "BUCK", "BUCK", "BUCK", "BUCK", "DURH",
  19. "DURH", "DURH", "DURH", "LANC", "LANC", "LANC", "LANC"), ACH_DATEyearmon = structure(c(2018.33333333333,
  20. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  21. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  22. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  23. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  24. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  25. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  26. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  27. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  28. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  29. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  30. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  31. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  32. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  33. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  34. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  35. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  36. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  37. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  38. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  39. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  40. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  41. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  42. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  43. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  44. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  45. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  46. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  47. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  48. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  49. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  50. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  51. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  52. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  53. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  54. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  55. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.33333333333,
  56. 2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333), class = "yearmon"),
  57. DIAG_RATE_65_PLUS = c(72.5, 72.8, 72.9, 73, 65.7, 66.1, 66.3,
  58. 66.3, 76.3, 76.7, 77.2, 76.9, 69.4, 69.4, 69.7, 69.7, 76.3,
  59. 76.6, 76.9, 76.8, 70.1, 70.1, 70.4, 70.7, 68.3, 68.5, 70.4,
  60. 69.1, 71.1, 71.3, 71.5, 71.5, 62.8, 63.3, 63.7, 64.1, 76.2,
  61. 76.2, 76.1, 75.9, 73, 73, 73.3, 73.3, 66.1, 65.6, 65.4, 65.8,
  62. 66.3, 66.3, 66.2, 66.4, 59.4, 59.5, 59.3, 59.7, 59, 58.1,
  63. 57.9, 58.1, 63.9, 64.6, 64.5, 65, 61.9, 62.1, 62.3, 62.8,
  64. 62.5, 63.2, 63.7, 63.9, 61.3, 61.9, 62, 61.7, 66.1, 67.4,
  65. 67.9, 67.6, 64.1, 64.4, 65.8, 65.2, 70.8, 71.1, 71, 71, 60.7,
  66. 60.7, 60.6, 61, 66.4, 66.9, 66.9, 67.3, 67, 67.7, 67.1, 67.2,
  67. 64.4, 64.6, 64.5, 64.8, 52.1, 51.2, 51, 51.9, 59.2, 59.2,
  68. 59.4, 59.1, 61.9, 62.5, 61.8, 61.9, 67.4, 68.5, 67.7, 68.3,
  69. 63.4, 64, 64.5, 64.5, 60.9, 61, 60.9, 61.1, 65, 65.2, 65.4,
  70. 65.3, 65, 66.9, 67.3, 66.3, 65.5, 65.8, 66.2, 66.3, 77, 77.1,
  71. 77.6, 77.5, 72.6, 72.9, 72.5, 72.4)), class = c("tbl_df",
  72. "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -148L))
RAW Paste Data