<\/p>\n
Eine Bev\u00f6lkerungspyramide<\/strong> ist ein Diagramm, das die Alters- und Geschlechtsverteilung einer bestimmten Bev\u00f6lkerung zeigt. Dies ist ein n\u00fctzliches Diagramm, um die Zusammensetzung einer Bev\u00f6lkerung sowie den aktuellen Bev\u00f6lkerungswachstumstrend leicht zu verstehen.<\/span><\/p>\n Wenn eine Bev\u00f6lkerungspyramide eine rechteckige Form hat, bedeutet dies, dass die Bev\u00f6lkerung langsamer w\u00e4chst; \u00c4ltere Generationen werden durch etwa gleich gro\u00dfe neue Generationen ersetzt.<\/span><\/p>\n Wenn eine Bev\u00f6lkerungspyramide die Form einer Pyramide hat, bedeutet dies, dass eine Bev\u00f6lkerung schneller w\u00e4chst; \u00c4ltere Generationen bringen neue, gr\u00f6\u00dfere Generationen hervor.<\/span><\/p>\n In der Grafik wird auf der linken und rechten Seite das Geschlecht, auf der Y-Achse das Alter und auf der X-Achse der Prozentsatz bzw. die Bev\u00f6lkerungszahl angezeigt.<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man in R eine Bev\u00f6lkerungspyramide erstellt.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, der die prozentuale Zusammensetzung einer Bev\u00f6lkerung basierend auf Alter (0 bis 100 Jahre) und Geschlecht (M = \u201eM\u00e4nnlich\u201c, F = \u201eWeiblich\u201c) zeigt:<\/span><\/p>\n Mit der ggplot2-<\/strong> Bibliothek k\u00f6nnen wir eine grundlegende Bev\u00f6lkerungspyramide f\u00fcr diesen Datensatz erstellen:<\/span><\/p>\n Mithilfe des labs()-<\/strong> Arguments k\u00f6nnen wir der Bev\u00f6lkerungspyramide sowohl Titel als auch Achsenbeschriftungen hinzuf\u00fcgen:<\/span><\/p>\n Mit dem Argument \u201escale_color_manual()\u201c<\/strong> k\u00f6nnen wir die beiden Farben \u00e4ndern, die zur Darstellung der Geschlechter verwendet werden:<\/span><\/p>\n Mit dem Argument facet_wrap()<\/strong> ist es auch m\u00f6glich, mehrere Bev\u00f6lkerungspyramiden zusammen darzustellen. Angenommen, wir haben Bev\u00f6lkerungsdaten f\u00fcr die L\u00e4nder A, B<\/em> und C.<\/em> Der folgende Code veranschaulicht, wie eine Bev\u00f6lkerungspyramide f\u00fcr jedes Land erstellt wird:<\/span><\/p>\n Erstellen Sie eine Bev\u00f6lkerungspyramide in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible<\/span>\nset.seed(1)\n\n#create data frame\n<\/span>data <- data.frame(age = rep(1:100, 2), gender = rep(c(\"M\", \"F\"), each = 100))\n\n#add variable population\n<\/span>data$population <- 1\/sqrt(data$age) * runif(200, 10000, 15000)\n\n#convert population variable to percentage\n<\/span>data$population <- data$population \/ sum(data$population) * 100\n\n#view first six rows of dataset\n<\/span>head(data)\n\n# age gender population\n#1 1M 2.424362\n#2 2M 1.794957\n#3 3M 1.589594\n#4 4M 1.556063\n#5 5M 1.053662\n#6 6M 1.266231\n<\/strong><\/pre>\n #load ggplot2\n<\/em><\/span>library(ggplot2)\n\n#create population pyramid<\/span>\nggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n y = ifelse(test = gender == \"M\",\n yes = -population, no = population))) + \n geom_bar(stat = \"identity\") +\n scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) +\n coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n Titel und Tags hinzuf\u00fcgen<\/strong><\/h3>\n
ggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n y = ifelse(test = gender == \"M\",\n yes = -population, no = population))) + \n geom_bar(stat = \"identity\") +\n scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) +\n labs(title = \"Population Pyramid\", x = \"Age\", y = \"Percent of population\")<\/span> +\n coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n Farben \u00e4ndern<\/strong><\/span><\/h3>\n
ggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n y = ifelse(test = gender == \"M\",\n yes = -population, no = population))) + \n geom_bar(stat = \"identity\") +\n scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$population) * c(-1,1)) +\n labs(title = \"Population Pyramid\", x = \"Age\", y = \"Percent of population\") +\n scale_color_manual(values = c(\"pink\", \"steelblue\"),<\/span>\naesthetics = c(\"color\", \"fill\"))<\/span> +\n coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n Mehrere Alterspyramiden<\/strong><\/span><\/h2>\n
#make this example reproducible<\/span>\nset.seed(1)\n\n#create data frame\n<\/span>data_multiple <- data.frame(age = rep(1:100, 6),\n gender = rep(c(\"M\", \"F\"), each = 300),\n country = rep(c(\"A\", \"B\", \"C\"), each = 100, times = 2))\n\n#add variable population\n<\/span>data_multiple$population <- round(1\/sqrt(data_multiple$age)*runif(200, 10000, 15000), 0)\n\n#view first six rows of dataset\n<\/span>head(data_multiple)\n\n# age gender country population\n#1 1 MA 11328\n#2 2 MA 8387\n#3 3 MA 7427\n#4 4 MA 7271\n#5 5 MA 4923\n#6 6 MA 5916\n\n#create one population pyramid per country\n<\/span>ggplot(data_multiple, aes(x = age, fill = gender,\n y = ifelse(test = gender == \"M\",\n yes = -population, no = population))) + \n geom_bar(stat = \"identity\") +\n scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data_multiple$population) * c(-1,1)) +\n labs(y = \"Population Amount\") + \n coordinate_flip() +\n facet_wrap(~country) +<\/span>\ntheme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))<\/span> #rotate x-axis labels<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Thema \u00e4ndern<\/strong><\/span><\/h2>\n