<\/p>\n
Uma pir\u00e2mide populacional<\/strong> \u00e9 um gr\u00e1fico que mostra a distribui\u00e7\u00e3o por idade e sexo de uma determinada popula\u00e7\u00e3o. Este \u00e9 um gr\u00e1fico \u00fatil para compreender facilmente a composi\u00e7\u00e3o de uma popula\u00e7\u00e3o, bem como a tend\u00eancia atual de crescimento populacional.<\/span><\/p>\n Se uma pir\u00e2mide populacional tiver formato retangular, isso indica que a popula\u00e7\u00e3o est\u00e1 crescendo a um ritmo mais lento; as gera\u00e7\u00f5es mais velhas s\u00e3o substitu\u00eddas por novas gera\u00e7\u00f5es de aproximadamente o mesmo tamanho.<\/span><\/p>\n Se uma pir\u00e2mide populacional tiver o formato de uma pir\u00e2mide, isso indica que a popula\u00e7\u00e3o est\u00e1 crescendo a um ritmo mais r\u00e1pido; gera\u00e7\u00f5es mais velhas produzem gera\u00e7\u00f5es novas e maiores.<\/span><\/p>\n No gr\u00e1fico, o g\u00e9nero \u00e9 mostrado nos lados esquerdo e direito, a idade \u00e9 mostrada no eixo y e a percentagem ou quantidade da popula\u00e7\u00e3o \u00e9 mostrada no eixo x.<\/span><\/p>\n Este tutorial explica como criar uma pir\u00e2mide populacional em R.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte conjunto de dados que mostra a composi\u00e7\u00e3o percentual de uma popula\u00e7\u00e3o com base na idade (0 a 100 anos) e sexo (M = \u201cMasculino\u201d, F = \u201cFeminino\u201d):<\/span><\/p>\n Podemos criar uma pir\u00e2mide populacional b\u00e1sica para este conjunto de dados usando a biblioteca ggplot2<\/strong> :<\/span><\/p>\n Podemos adicionar t\u00edtulos e r\u00f3tulos de eixo \u00e0 pir\u00e2mide populacional usando o argumento labs()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Podemos alterar as duas cores usadas para representar os g\u00eaneros usando o argumento scale_color_manual()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel tra\u00e7ar m\u00faltiplas pir\u00e2mides populacionais juntas usando o argumento facet_wrap()<\/strong> . Por exemplo, suponha que temos dados populacionais para os pa\u00edses A, B<\/em> e C.<\/em> O c\u00f3digo a seguir ilustra como criar uma pir\u00e2mide populacional para cada pa\u00eds:<\/span><\/p>\n Crie uma pir\u00e2mide populacional em 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 Adicionando t\u00edtulos e tags<\/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$population) * c(-1,1)) +\n labs(title = \"Population Pyramid\", x = \"Age\", y = \"Percent of population\")<\/span> +\n coordinate_flip()<\/strong><\/pre>\n Alterar cores<\/strong><\/span><\/h3>\n
ggplot(data, aes(x = age, fill = gender,\n y = ifelse(test = gender == \"M\",\n yes = -population, no = population))) + \n geom_bar(stat = \"identity\") +\n scale_y_continuous(labels = abs, limits = max(data$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 Pir\u00e2mides et\u00e1rias m\u00faltiplas<\/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 Mudar tema<\/strong><\/span><\/h2>\n