R에서 인구 피라미드를 만드는 방법

인구 피라미드는 특정 인구의 연령과 성별 분포를 보여주는 그래프입니다. 인구 구성과 현재 인구 증가 추세를 쉽게 이해할 수 있는 유용한 차트입니다.

인구 피라미드가 직사각형 모양이라면 인구가 더 느린 속도로 증가하고 있음을 나타냅니다. 이전 세대는 거의 같은 크기의 새로운 세대로 대체됩니다.

인구 피라미드가 피라미드 모양이라면 인구가 더 빠른 속도로 증가하고 있음을 나타냅니다. 더 오래된 세대는 새롭고 더 큰 세대를 낳습니다.

그래프의 왼쪽과 오른쪽에는 성별이 표시되고, y축에는 연령이 표시되며, x축에는 인구의 비율이나 양이 표시됩니다.

이 튜토리얼에서는 R에서 인구 피라미드를 만드는 방법을 설명합니다.

R에서 인구 피라미드 만들기

연령(0~100세) 및 성별(M = “남성”, F = “여성”)을 기준으로 인구 구성 비율을 보여주는 다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

 #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

ggplot2 라이브러리를 사용하여 이 데이터 세트에 대한 기본 인구 피라미드를 만들 수 있습니다.

 #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()

제목 및 태그 추가

labs() 인수를 사용하여 인구 피라미드에 제목과 축 레이블을 모두 추가할 수 있습니다.

 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()

색상 변경

scale_color_manual() 인수를 사용하여 성별을 나타내는 데 사용되는 두 가지 색상을 변경할 수 있습니다.

 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()

다양한 연령 피라미드

Facet_wrap() 인수를 사용하여 여러 인구 피라미드를 함께 그리는 것도 가능합니다. 예를 들어 국가 A, B, C 에 대한 인구 데이터가 있다고 가정합니다. 다음 코드는 각 국가에 대한 인구 피라미드를 만드는 방법을 보여줍니다.

 #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

테마 변경

마지막으로 그래픽 테마를 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 theme_classic()을 사용하여 그래픽을 더욱 미니멀하게 보이게 만듭니다.

 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))

또는 사용자 정의 ggthemes를 사용할 수 있습니다. ggthemes의 전체 목록을 보려면 설명서 페이지를 참조하세요 .