Región del prestatario por año

En este ejercicio vas a tabular los datos por año y por la variable msa (ciudad vs. rural).

Este ejercicio forma parte del curso

Procesamiento de datos escalable en R

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Instrucciones del ejercicio

Todos los paquetes necesarios están cargados en tu espacio de trabajo.

Crea una función make_table() que lea un bloque como matriz y luego lo tabule por región del prestatario (msa) y año.
Usa chunk.apply() para importar los datos desde la conexión al archivo que hemos creado para ti.
Ejecuta el resto del código para representar los cambios en las hipotecas recibidas por región.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Open a connection to the file and skip the header
fc <- file("mortgage-sample.csv", "rb")
readLines(fc, n = 1)

# Create a function to read chunks
make_table <- function(chunk) {
    # Create a matrix
    m <- ___(___, sep = ",", type = "integer")
    colnames(m) <- mort_names
    # Create the output table
    ___(___, c(___, ___))
}

# Import data using chunk.apply
msa_year_table <- ___

# Close connection
close(fc)

# Convert to a data frame
df_msa <- as.data.frame(msa_year_table)

# Rename columns
df_msa$MSA <- c("rural", "city")

# Gather on all columns except Year
df_msa_long <- pivot_longer(df_msa, -MSA, names_to = "Year", values_to = "Count")

# Plot 
ggplot(df_msa_long, aes(x = Year, y = Count, group = MSA, color = MSA)) + 
    geom_line()

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