Como criar uma pirâmide populacional em r

Uma pirâmide populacional é um gráfico que mostra a distribuição por idade e sexo de uma determinada população. Este é um gráfico útil para compreender facilmente a composição de uma população, bem como a tendência atual de crescimento populacional.

Se uma pirâmide populacional tiver formato retangular, isso indica que a população está crescendo a um ritmo mais lento; as gerações mais velhas são substituídas por novas gerações de aproximadamente o mesmo tamanho.

Se uma pirâmide populacional tiver o formato de uma pirâmide, isso indica que a população está crescendo a um ritmo mais rápido; gerações mais velhas produzem gerações novas e maiores.

No gráfico, o género é mostrado nos lados esquerdo e direito, a idade é mostrada no eixo y e a percentagem ou quantidade da população é mostrada no eixo x.

Este tutorial explica como criar uma pirâmide populacional em R.

Crie uma pirâmide populacional em R

Suponha que temos o seguinte conjunto de dados que mostra a composição percentual de uma população com base na idade (0 a 100 anos) e sexo (M = “Masculino”, F = “Feminino”):

 #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

Podemos criar uma pirâmide populacional básica para este conjunto de dados usando a biblioteca 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()

Adicionando títulos e tags

Podemos adicionar títulos e rótulos de eixo à pirâmide populacional usando o argumento 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()

Alterar cores

Podemos alterar as duas cores usadas para representar os gêneros usando o argumento scale_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()

Pirâmides etárias múltiplas

Também é possível traçar múltiplas pirâmides populacionais juntas usando o argumento facet_wrap() . Por exemplo, suponha que temos dados populacionais para os países A, B e C. O código a seguir ilustra como criar uma pirâmide populacional para cada país:

 #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

Mudar tema

Finalmente, podemos mudar o tema dos gráficos. Por exemplo, o código a seguir usa theme_classic() para fazer os gráficos parecerem mais minimalistas:

 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))

Ou você pode usar ggthemes personalizados. Para obter uma lista completa de ggthemes, consulte a página de documentação .