Как создать демографическую пирамиду в r

Пирамида населения — это график, показывающий распределение населения по возрасту и полу. Это полезная диаграмма, позволяющая легко понять состав населения, а также текущую тенденцию роста населения.

Если демографическая пирамида имеет прямоугольную форму, это указывает на то, что население растет более медленными темпами; старые поколения сменяются новыми поколениями примерно того же размера.

Если демографическая пирамида имеет форму пирамиды, это указывает на то, что население растет более быстрыми темпами; старшие поколения порождают новые, более крупные поколения.

На графике пол показан слева и справа, возраст — по оси Y, а процент или количество населения — по оси X.

В этом уроке объясняется, как создать демографическую пирамиду в R.

Создайте демографическую пирамиду в R

Предположим, у нас есть следующий набор данных, который показывает процентный состав населения в зависимости от возраста (от 0 до 100 лет) и пола (M = «Мужской», F = «Женский»):

 #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

Мы можем создать базовую демографическую пирамиду для этого набора данных, используя библиотеку 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()

Добавление заголовков и тегов

Мы можем добавить к демографической пирамиде как заголовки, так и метки осей, используя аргумент 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()

Изменить цвета

Мы можем изменить два цвета, используемые для обозначения пола, используя аргумент 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()

Множественные возрастные пирамиды

Также можно построить несколько демографических пирамид вместе, используя аргумент facet_wrap() . Например, предположим, что у нас есть данные о населении стран A, B и C. Следующий код показывает, как создать пирамиду населения для каждой страны:

 #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

Менять тему

Наконец, мы можем изменить тему графики. Например, следующий код использует theme_classic() , чтобы графика выглядела более минималистично:

 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))

Или вы можете использовать собственные темы ggthemes. Полный список ggthemes смотрите на странице документации .