Jak stworzyć piramidę populacji w r

Piramida populacji to wykres przedstawiający rozkład wieku i płci w danej populacji. Jest to przydatny wykres umożliwiający łatwe zrozumienie składu populacji, a także aktualnego trendu wzrostu populacji.

Jeśli piramida populacji ma kształt prostokąta, oznacza to, że populacja rośnie wolniej; starsze pokolenia są zastępowane przez nowe pokolenia mniej więcej tej samej wielkości.

Jeśli piramida populacji ma kształt piramidy, oznacza to, że populacja rośnie w szybszym tempie; starsze pokolenia tworzą nowe, większe pokolenia.

Na wykresie płeć jest pokazana po lewej i prawej stronie, wiek na osi y, a procent lub wielkość populacji na osi x.

W tym samouczku wyjaśniono, jak utworzyć piramidę populacji w języku R.

Utwórz piramidę populacji w R

Załóżmy, że mamy następujący zestaw danych, który pokazuje skład procentowy populacji na podstawie wieku (0 do 100 lat) i płci (M = „Mężczyzna”, F = „Kobieta”):

 #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

Możemy utworzyć podstawową piramidę populacji dla tego zbioru danych, korzystając z biblioteki ggplot2 :

 #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()

Dodawanie tytułów i tagów

Możemy dodać zarówno tytuły, jak i etykiety osi do piramidy populacji, używając argumentu labs() :

 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()

Zmień kolory

Możemy zmienić dwa kolory używane do reprezentowania płci za pomocą argumentuscale_color_manual () :

 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()

Piramidy wielowiekowe

Możliwe jest także jednoczesne wykreślenie wielu piramid populacji za pomocą argumentu facet_wrap() . Załóżmy na przykład, że mamy dane dotyczące populacji krajów A, B i C. Poniższy kod ilustruje sposób tworzenia piramidy populacji dla każdego kraju:

 #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

Zmień motyw

Wreszcie możemy zmienić motyw graficzny. Na przykład poniższy kod wykorzystuje motyw_klasyczny(), aby grafika wyglądała bardziej minimalistycznie:

 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))

Możesz też użyć niestandardowych motywów gg. Pełną listę motywów gg znajdziesz na stronie dokumentacji .