Porovnání odhadů ACS pro více let
American Community Survey se aktualizuje každý rok, což výzkumníkům umožňuje sledovat demografické změny v čase.
V tomto cvičení se naučíš, jak pomocí tidyverse funkce map_df() pracovat s víceletnými daty ACS. map_df() analytikům umožňuje procházet posloupností hodnot, pro každou z nich spustit určitý výpočet a výsledky sloučit do jednoho datového rámce. Přesně tak budeš map_df() používat s daty ACS – projdeš vektorem let, pro každý rok načteš data ACS a výsledky zkombinuješ dohromady. To ti umožní sledovat, jak se odhady ACS měnily v průběhu času.
Toto cvičení je součástí kurzu
Analýza dat amerického sčítání lidu v R
Pokyny k cvičení
- Pomocí tidyverse funkce
map_df()urči, že budeš procházet vektorem let2012:2016. - Nastav průzkum jako
"acs1", aby ses dostal/a k datům z jednoletého ACS. - Pomocí funkce
mutate()vypočítej nový sloupec, který bude ve výstupním datovém rámci uchovávat rok průzkumu.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Map through ACS1 estimates to see how they change through the years
mi_cities <- ___(2012:2016, function(x) {
get_acs(geography = "place",
variables = c(totalpop = "B01003_001"),
state = "MI",
survey = ___,
year = x) %>%
___(year = x)
})
mi_cities %>% arrange(NAME, year)