วิธีสร้างปิรามิดประชากรใน r

ปิระมิดประชากร คือกราฟที่แสดงการกระจายอายุและเพศของประชากรที่กำหนด นี่เป็นแผนภูมิที่มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจองค์ประกอบของประชากรและแนวโน้มการเติบโตของประชากรในปัจจุบันได้อย่างง่ายดาย

หากปิรามิดประชากรมีรูปร่างเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า แสดงว่าประชากรมีการเติบโตในอัตราที่ช้าลง คนรุ่นเก่าจะถูกแทนที่ด้วยคนรุ่นใหม่ที่มีขนาดใกล้เคียงกัน

หากปิรามิดประชากรมีรูปร่างเหมือนปิรามิด แสดงว่าประชากรมีการเติบโตในอัตราที่เร็วกว่า คนรุ่นเก่าผลิตคนรุ่นใหม่ที่ใหญ่กว่า

ในกราฟ เพศจะแสดงทางด้านซ้ายและด้านขวา อายุจะแสดงบนแกน y และเปอร์เซ็นต์หรือจำนวนประชากรจะแสดงบนแกน x

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีสร้างปิรามิดประชากรใน R

สร้างปิรามิดประชากรใน R

สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลต่อไปนี้ที่แสดงองค์ประกอบเปอร์เซ็นต์ของประชากรตามอายุ (0 ถึง 100 ปี) และเพศ (M = “ชาย”, F = “หญิง”):

 #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

เราสามารถสร้างปิรามิดประชากรพื้นฐานสำหรับชุดข้อมูลนี้โดยใช้ไลบรารี 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()

การเพิ่มชื่อเรื่องและแท็ก

เราสามารถเพิ่มทั้งชื่อและป้ายกำกับแกนให้กับปิรามิดประชากรได้โดยใช้อาร์กิวเมนต์ 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()

เปลี่ยนสี

เราสามารถเปลี่ยนสีทั้งสองสีที่ใช้แทนเพศได้โดยใช้อาร์กิวเมนต์ 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()

ปิรามิดหลายยุค

นอกจากนี้ยังสามารถพล็อตปิรามิดประชากรหลายรายการพร้อมกันได้โดยใช้อาร์กิวเมนต์ facet_wrap() ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีข้อมูลประชากรสำหรับประเทศ A, B และ C รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างปิรามิดประชากรสำหรับแต่ละประเทศ:

 #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

เปลี่ยนธีม

ในที่สุดเราก็สามารถเปลี่ยนธีมของกราฟิกได้ ตัวอย่างเช่น โค้ดต่อไปนี้ใช้ theme_classic() เพื่อทำให้กราฟิกดูมินิมอลมากขึ้น:

 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))

หรือคุณสามารถใช้ ggthemes ที่กำหนดเองได้ หากต้องการดูรายการ ggthemes ทั้งหมด โปรดดูที่ หน้า เอกสารประกอบ