Як створити піраміду населення в r

Популяційна піраміда — це графік, який показує розподіл населення за віком і статтю. Це корисна діаграма, щоб легко зрозуміти склад населення, а також поточну тенденцію зростання населення.

Якщо піраміда населення має прямокутну форму, це означає, що населення зростає повільніше; на зміну старим поколінням приходять нові покоління приблизно такого ж розміру.

Якщо піраміда населення має форму піраміди, це означає, що населення зростає швидше; старі покоління породжують нові, більші покоління.

На графіку стать показана ліворуч і праворуч, вік – на осі y, а відсоток або кількість населення – на осі x.

Цей посібник пояснює, як створити піраміду населення в R.

Створіть піраміду населення в R

Припустімо, що ми маємо такий набір даних, який показує відсотковий склад населення за віком (від 0 до 100 років) і статтю (M = «Чоловік», F = «Жінка»):

 #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

Ми можемо створити базову піраміду населення для цього набору даних за допомогою бібліотеки 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()

Додавання заголовків і тегів

Ми можемо додати як заголовки, так і мітки осі до піраміди населення за допомогою аргументу 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()

Зміна кольорів

Ми можемо змінити два кольори, які використовуються для представлення статі, використовуючи 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()

Кілька вікових пірамід

Також можна побудувати разом кілька пірамід населення за допомогою аргументу facet_wrap() . Наприклад, припустімо, що ми маємо дані про населення для країн A, B і C. Наступний код ілюструє, як створити піраміду населення для кожної країни:

 #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

Змінити тему

Нарешті, ми можемо змінити тему графіки. Наприклад, наступний код використовує theme_classic() , щоб зробити графіку більш мінімалістичною:

 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))

Або ви можете використовувати спеціальні теми ggthemes. Повний список тем gg див. на сторінці документації .