我的数据包括1993到2016年所有省与直辖市的GDP与GDPpC数据，把所有数据按年份平均后，采用两根纵轴分别刻画GDP与GDPpC，横坐标为年份，帮我写一段stata代码

以下是根据您的要求编写的Stata代码：

* 导入数据
import delimited "your_data_file.csv", clear

* 按年份求平均
collapse (mean) GDP GDPpC, by(year)

* 绘制图形
twoway (line GDP year, yaxis(1) ylabel("GDP")) ///
       (line GDPpC year, yaxis(2) ylabel("GDPpC")), ///
       legend(off) xtitle("Year") ///
       ytitle("GDP and GDPpC") yscale(log)

请将代码中的 "your_data_file.csv" 替换为您的数据文件名，并在Stata命令窗口中运行此代码。此代码将导入您的数据，按年份求平均，并使用两个不同的纵轴绘制GDP和GDPpC的时间趋势图。

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2022年广东省最新五级区划代码及名称数据(省-市-区县-乡镇-村).xlsx

2022年广东省最新五级区划代码及名称数据文件包含了广东省的最新行政区划代码和名称信息。该文件按照五级行政区划进行编制，分别是省级、市级、区县级、乡镇级和村级。

在该文件中，首先列出了广东省的省级行政代码和名称，用来标识广东省在全国行政区划体系中的唯一代码和名称。其次是各市级行政单位的代码和名称，包括广州市、深圳市、珠海市等，这些市级单位是广东省下辖的直辖市或地级市。接着是区县级行政单位的代码和名称，例如番禺区、南山区、金湾区等，这些区县是广东省下辖的县级行政单位。

在文件的后半部分，是乡镇级和村级行政单位的代码和名称。乡镇级行政单位包括了各个乡镇的代码和名称，例如太平镇、新屏镇等。村级行政单位则列出了各个村庄的代码和名称，如江村村、新兴村等。

这份数据文件对于了解广东省的行政区划结构、进行统计分析和开展相关研究工作具有重要的参考价值。通过该文件，可以清晰地了解广东省各级行政单位的具体情况，为相关工作提供必要的支持和指导。

#（4）根据df中的数据，计算各省/直辖市院校“科学研究”的平均值及其标准差， #并按平均值从高至低排序。（31分） PS：正确输出参见右图（局部截图）

好的，我会为你解答这个问题。根据你的描述，我猜测你使用的是Python语言，因此我将用Python来给出代码解答。

首先，我们需要先对数据进行处理，筛选出“科学研究”这一列，然后按照省份进行分组，最后计算每个省份的平均值和标准差。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx') # 读取数据

# 筛选出“科学研究”这一列，并按省份进行分组
grouped = df['科学研究'].groupby(df['省份'])

# 计算每个省份的平均值和标准差
mean = grouped.mean() # 平均值
std = grouped.std() # 标准差

# 按平均值从高至低排序
result = pd.concat([mean, std], axis=1) # 将平均值和标准差合并成一个DataFrame
result.columns = ['平均值', '标准差'] # 重命名列名
result = result.sort_values(by='平均值', ascending=False) # 按平均值从高至低排序

print(result)

上述代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`方法读取数据，然后使用`groupby()`方法按省份进行分组，接着分别计算每个省份的平均值和标准差。最后，我们将平均值和标准差合并成一个DataFrame，重命名列名，并按平均值从高至低排序输出结果。

需要注意的是，在上述代码中，我们假设数据文件名为`data.xlsx`，你需要将代码中的文件名替换成你实际使用的数据文件名。

希望这个解答能够帮助到你，如有疑问欢迎继续追问。