Visualiser les tendances démographiques ajustées

Comparons l’évolution des emprunts selon les catégories démographiques au fil du temps. Le data frame rydf que vous avez créé dans le dernier exercice est disponible dans votre espace de travail.

Remarque : nous avons supprimé la ligne correspondant à "Not Avail".

Cet exercice fait partie du cours

Traitement de données à grande échelle en R

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Instructions

tidyr et ggplot2 sont chargés dans votre espace de travail.

Affichez les objets rydf et pop_proportion.
Convertissez rydf en un data frame au format long en rassemblant toutes les colonnes sauf Race.
Créez un graphique en courbes avec Year et Adjusted_Count sur les axes x et y, respectivement.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# View rydf
___ 

# View pop_proportion
___

# Gather on all variables except Race
rydfl <- ___(rydf, ___, names_to = "Year", values_to = "Count")

# Create a new adjusted count variable
rydfl$Adjusted_Count <- rydfl$Count / pop_proportion[rydfl$Race]

# Plot
ggplot(rydfl, aes(x = ___, y = ___, group = Race, color = Race)) + 
    geom_line()

Modifier et exécuter le code