如何在 r 中创建人口金字塔
人口金字塔是显示给定人口的年龄和性别分布的图表。这是一个有用的图表,可以轻松了解人口构成以及当前的人口增长趋势。
如果人口金字塔呈矩形,则表明人口增长速度较慢;老一代被大小大致相同的新一代所取代。
如果人口金字塔的形状像金字塔,则表明人口增长速度较快;老一代产生了新的、更大的一代。
在该图中,性别显示在左侧和右侧,年龄显示在y轴上,人口百分比或数量显示在x轴上。
本教程介绍如何在 R 中创建人口金字塔。
在 R 中创建人口金字塔
假设我们有以下数据集,显示基于年龄(0 到 100 岁)和性别(M =“男性”,F =“女性”)的人口百分比构成:
#make this example reproducible set.seed(1) #create data frame data <- data.frame(age = rep(1:100, 2), gender = rep(c("M", "F"), each = 100)) #add variable population data$population <- 1/sqrt(data$age) * runif(200, 10000, 15000) #convert population variable to percentage data$population <- data$population / sum(data$population) * 100 #view first six rows of dataset head(data) # age gender population #1 1M 2.424362 #2 2M 1.794957 #3 3M 1.589594 #4 4M 1.556063 #5 5M 1.053662 #6 6M 1.266231
我们可以使用ggplot2库为此数据集创建一个基本的人口金字塔:
#load ggplot2 library(ggplot2) #create population pyramid ggplot(data, aes(x = age, fill = gender, y = ifelse(test = gender == "M", yes = -population, no = population))) + geom_bar(stat = "identity") + scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) + coordinate_flip()
添加标题和标签
我们可以使用labs()参数将标题和轴标签添加到人口金字塔中:
ggplot(data, aes(x = age, fill = gender,
y = ifelse(test = gender == "M",
yes = -population, no = population))) +
geom_bar(stat = "identity") +
scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) +
labs(title = "Population Pyramid", x = "Age", y = "Percent of population") +
coordinate_flip()
改变颜色
我们可以使用scale_color_manual()参数更改用于表示性别的两种颜色:
ggplot(data, aes(x = age, fill = gender, y = ifelse(test = gender == "M", yes = -population, no = population))) + geom_bar(stat = "identity") + scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) + labs(title = "Population Pyramid", x = "Age", y = "Percent of population") + scale_color_manual(values = c("pink", "steelblue"), aesthetics = c("color", "fill")) + coordinate_flip()
多时代金字塔
还可以使用facet_wrap()参数将多个人口金字塔绘制在一起。例如,假设我们有A、B、 C三个国家的人口数据。以下代码说明了如何为每个国家创建人口金字塔:
#make this example reproducible set.seed(1) #create data frame data_multiple <- data.frame(age = rep(1:100, 6), gender = rep(c("M", "F"), each = 300), country = rep(c("A", "B", "C"), each = 100, times = 2)) #add variable population data_multiple$population <- round(1/sqrt(data_multiple$age)*runif(200, 10000, 15000), 0) #view first six rows of dataset head(data_multiple) # age gender country population #1 1 MA 11328 #2 2 MA 8387 #3 3 MA 7427 #4 4 MA 7271 #5 5 MA 4923 #6 6 MA 5916 #create one population pyramid per country ggplot(data_multiple, aes(x = age, fill = gender, y = ifelse(test = gender == "M", yes = -population, no = population))) + geom_bar(stat = "identity") + scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data_multiple$population) * c(-1,1)) + labs(y = "Population Amount") + coordinate_flip() + facet_wrap(~country) + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) #rotate x-axis labels
改变主题
最后,我们可以更改图形的主题。例如,以下代码使用theme_classic()使图形看起来更加简约:
ggplot(data_multiple, aes(x = age, fill = gender, y = ifelse(test = gender == "M", yes = -population, no = population))) + geom_bar(stat = "identity") + scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data_multiple$population) * c(-1,1)) + labs(y = "Population Amount") + coordinate_flip() + facet_wrap(~country) + theme_classic() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
或者您可以使用自定义 ggthemes。有关 ggthemes 的完整列表,请参阅文档页面。