Comparar estimaciones de la ACS en varios años
La American Community Survey se actualiza cada año, lo que permite a las personas investigadoras usar los conjuntos de datos de la ACS para estudiar los cambios demográficos a lo largo del tiempo.
En este ejercicio, aprenderás a usar la función del tidyverse map_df() para trabajar con datos de la ACS de varios años. map_df() ayuda a iterar por una secuencia de valores, ejecutar un proceso para cada uno y luego combinar los resultados en un único data frame. Usarás map_df() de esta manera con datos de la ACS: iterarás por un vector de años, recuperarás los datos de la ACS para cada año y combinarás los resultados. Esto te permitirá ver cómo han cambiado las estimaciones de la ACS con el tiempo.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de datos del censo de EE. UU. en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa la función del tidyverse
map_df()para indicar que iterarás por el vector de años2012:2016. - Especifica la encuesta como
"acs1"para obtener datos de la ACS de 1 año. - Usa la función
mutate()para calcular una nueva columna que guarde el año de la encuesta en tu data frame de salida.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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)