<\/p>\n
Una piramide della popolazione<\/strong> \u00e8 un grafico che mostra la distribuzione per et\u00e0 e sesso di una determinata popolazione. Questo \u00e8 un grafico utile per comprendere facilmente la composizione di una popolazione e l’attuale tendenza di crescita della popolazione.<\/span><\/p>\n Se una piramide della popolazione ha una forma rettangolare, indica che una popolazione sta crescendo a un ritmo pi\u00f9 lento; le generazioni pi\u00f9 vecchie vengono sostituite da nuove generazioni approssimativamente della stessa dimensione.<\/span><\/p>\n Se una piramide della popolazione ha la forma di una piramide, indica che una popolazione sta crescendo a un ritmo pi\u00f9 rapido; le generazioni pi\u00f9 anziane producono generazioni nuove e pi\u00f9 grandi.<\/span><\/p>\n Nel grafico, il sesso \u00e8 mostrato sui lati sinistro e destro, l’et\u00e0 \u00e8 mostrata sull’asse y e la percentuale o la quantit\u00e0 di popolazione \u00e8 mostrata sull’asse x.<\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come creare una piramide della popolazione in R.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra la composizione percentuale di una popolazione in base all’et\u00e0 (da 0 a 100 anni) e al sesso (M = “Maschio”, F = “Femmina”):<\/span><\/p>\n Possiamo creare una piramide della popolazione di base per questo set di dati utilizzando la libreria ggplot2<\/strong> :<\/span><\/p>\n Possiamo aggiungere sia titoli che etichette degli assi alla piramide della popolazione utilizzando l’argomento labs()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Possiamo cambiare i due colori usati per rappresentare i generi usando l’argomento scale_color_manual()<\/strong> :<\/span><\/p>\n \u00c8 anche possibile tracciare insieme pi\u00f9 piramidi di popolazione utilizzando l’argomento facet_wrap()<\/strong> . Ad esempio, supponiamo di avere dati sulla popolazione per i paesi A, B<\/em> e C.<\/em> Il codice seguente illustra come creare una piramide della popolazione per ciascun paese:<\/span><\/p>\n Creare una piramide della popolazione 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 Aggiunta di titoli e tag<\/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$population) * c(-1,1)) +\n labs(title = \"Population Pyramid\", x = \"Age\", y = \"Percent of population\")<\/span> +\n coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n Cambia i colori<\/strong><\/span><\/h3>\n
ggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n y = ifelse(test = gender == \"M\",\n yes = -population, no = population))) + \n geom_bar(stat = \"identity\") +\n scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$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 Piramidi di et\u00e0 multiple<\/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 Cambia tema<\/strong><\/span><\/h2>\n