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Análisis de datos del censo de EE. UU. en R

Flujos de trabajo cartográficos con tigris y tidycensus

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Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de datos del censo de EE. UU. en R

IntermedioNivel de habilidad

4.9+

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En este capítulo, aprenderás los fundamentos para trabajar con datos del Censo en R con tidycensus. Usarás funciones de tidycensus para obtener datos, buscar información y crear un gráfico básico.

Exercise 1: Datos del censo en R: una visión general Exercise 2: Obtén y configura tu clave de la API del Census Exercise 3: Obtener datos del Censo con tidycensus Exercise 4: Funcionalidad básica de tidycensus Exercise 5: Comprender las opciones de tidycensus Exercise 6: Datos tidy y wide en tidycensus Exercise 7: Búsqueda de datos con tidycensus Exercise 8: Cargar variables en tidycensus Exercise 9: Explorar variables con herramientas de tidyverse Exercise 10: Visualizar datos del Censo con ggplot2 Exercise 11: Comparar geografías con visualizaciones de ggplot2 Exercise 12: Personalizar visualizaciones de datos de la ACS con ggplot2

En este capítulo, aprenderás a usar herramientas de tidyverse para transformar datos del Censo de EE. UU. y de la American Community Survey. También verás cómo tratar los márgenes de error en la ACS.

Exercise 1: Tablas y variables de resumen en tidycensus Exercise 2: Descarga y visualiza una tabla de datos del ACS Exercise 3: Obtén una variable de resumen y calcula porcentajes Exercise 4: Tratamiento de datos del Censo con herramientas tidy Exercise 5: Encontrar el grupo más grande por condado Exercise 6: Recodificar variables y calcular sumas por grupo Exercise 7: Comparar estimaciones de la ACS en varios años Exercise 8: Trabajar con márgenes de error en tidycensus Exercise 9: Inspeccionar los márgenes de error Exercise 10: Uso de las funciones de margen de error en tidycensus Exercise 11: Cálculo de márgenes de error por grupo Exercise 12: Visualizar los márgenes de error de la ACS Exercise 13: Exploración visual rápida de los márgenes de error del ACS Exercise 14: Personalizar un gráfico de margen de error con ggplot2

En este capítulo, aprenderás a trabajar con datos geográficos de la Oficina del Censo de EE. UU. en R usando el paquete tigris.

Exercise 1: Comprender la geografía del censo y los fundamentos de tigris Exercise 2: Obtener archivos de límites del Census con tigris Exercise 3: Obtener elementos geográficos con tigris Exercise 4: Comprender la estructura de los objetos de tigris Exercise 5: Personalizar las opciones de tigris Exercise 6: Archivos TIGER/Line y de límites cartográficos Exercise 7: Obtener datos como objetos de simple features Exercise 8: Configurar un directorio de caché Exercise 9: Trabajar con shapefiles históricos Exercise 10: Combinar y unir conjuntos de datos geográficos del censo Exercise 11: Combinar conjuntos de datos del mismo tipo de tigris Exercise 12: Obtener datos para varios estados Exercise 13: Unir datos desde un data frame externo Exercise 14: Representar datos con tigris y ggplot2 Exercise 15: Representar simple features con geom_sf()Exercise 16: Personalizar gráficos con geom_sf()

En este capítulo, aprenderás a obtener geometrías de entidades con el paquete tidycensus y a usar ggplot2 y mapview para crear mapas estáticos e interactivos personalizados con datos del Censo de EE. UU.

Exercise 1: Geometría de simple features y tidycensus Exercise 2: Obtener geometría de tipo simple feature Exercise 3: Unir datos de tigris y tidycensus Exercise 4: Desplazar la geometría de Alaska y Hawái Exercise 5: Mapear datos demográficos con ggplot2 Exercise 6: Crear un mapa coroplético Exercise 7: Modificar los colores del mapa Exercise 8: Personalizar la salida del mapa Exercise 9: Mapas demográficos avanzados Exercise 10: Mapas de símbolos graduados Exercise 11: Mapas facetados con ggplot2 Exercise 12: Visualización interactiva con mapview Exercise 13: Flujos de trabajo cartográficos con tigris y tidycensus

Ejercicio actual

Exercise 14: Generar puntos aleatorios con sf Exercise 15: Obtención de datos para cartografía con tigris Exercise 16: Crear un mapa de densidad de puntos con ggplot2 Exercise 17: Próximos pasos para trabajar con datos demográficos en R