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Analizzare i dati del Censimento USA in R

Flussi cartografici con tigris e tidycensus

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Questo esercizio fa parte del corso

Analizzare i dati del Censimento USA in R

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

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In questo capitolo imparerai le basi per lavorare con i dati del Censimento in R con tidycensus. Acquisirai i dati usando le funzioni di tidycensus, cercherai i dati e creerai un grafico di base.

Exercise 1: Dati del Censimento in R: una panoramica Exercise 2: Ottieni e imposta la tua chiave API del Census Exercise 3: Ottenere dati del Censimento con tidycensus Exercise 4: Funzionalità di base di tidycensus Exercise 5: Capire le opzioni di tidycensus Exercise 6: Dati tidy e wide in tidycensus Exercise 7: Cercare dati con tidycensus Exercise 8: Caricare le variabili con tidycensus Exercise 9: Esplorare le variabili con gli strumenti di tidyverse Exercise 10: Visualizzare i dati del Census con ggplot2 Exercise 11: Confrontare le geografie con le visualizzazioni di ggplot2 Exercise 12: Personalizzare le visualizzazioni ggplot2 dei dati ACS

In questo capitolo imparerai a usare gli strumenti del tidyverse per gestire i dati del Censimento USA e dell'American Community Survey. Imparerai anche a gestire i margini di errore nell'ACS.

Exercise 1: Tabelle e variabili di riepilogo in tidycensus Exercise 2: Scarica e visualizza una tabella di dati dall'ACS Exercise 3: Ottieni una variabile di riepilogo e calcola le percentuali Exercise 4: Wrangling dei dati del Census con strumenti tidy Exercise 5: Trovare il gruppo più numeroso per contea Exercise 6: Ricodificare variabili e calcolare somme per gruppo Exercise 7: Confrontare le stime ACS su più anni Exercise 8: Lavorare con i margini di errore in tidycensus Exercise 9: Esaminare i margini di errore Exercise 10: Uso delle funzioni per i margini di errore in tidycensus Exercise 11: Calcolare i margini di errore per gruppo Exercise 12: Visualizzare i margini di errore dell'ACS Exercise 13: Esplorazione rapida dei margini di errore dell'ACS Exercise 14: Personalizzare un grafico del margine d'errore con ggplot2

In questo capitolo imparerai a lavorare con i dati geografici del US Census Bureau in R usando il pacchetto tigris per R.

Exercise 1: Capire la geografia del Census e le basi di tigris Exercise 2: Ottenere i file dei confini del Census con tigris Exercise 3: Ottenere elementi geografici con tigris Exercise 4: Capire la struttura degli oggetti tigris Exercise 5: Personalizzare le opzioni di tigris Exercise 6: File TIGER/Line e cartographic boundary Exercise 7: Ottenere dati come oggetti simple features Exercise 8: Impostare una directory di cache Exercise 9: Lavorare con shapefile storici Exercise 10: Combinare e unire insiemi di dati geografici del censimento Exercise 11: Combinare insiemi di dati dello stesso tipo tigris Exercise 12: Ottenere dati per più stati Exercise 13: Unire dati da un data frame esterno Exercise 14: Rappresentare i dati con tigris e ggplot2 Exercise 15: Rappresentare simple features con geom_sf()Exercise 16: Personalizzare i grafici di geom_sf()

In questo capitolo imparerai come ottenere la geometria delle feature con il pacchetto tidycensus e usare ggplot2 e mapview per creare mappe statiche e interattive personalizzate dei dati del Censimento USA.

Exercise 1: Geometrie di simple feature e tidycensus Exercise 2: Ottenere la geometria simple feature Exercise 3: Unire i dati da tigris e tidycensus Exercise 4: Spostare la geometria di Alaska e Hawaii Exercise 5: Mappare i dati demografici con ggplot2 Exercise 6: Creare una mappa coropletica Exercise 7: Modificare i colori della mappa Exercise 8: Personalizzare l'output della mappa Exercise 9: Mappatura demografica avanzata Exercise 10: Mappe con simboli graduati Exercise 11: Mappe a pannelli con ggplot2 Exercise 12: Visualizzazione interattiva con mapview Exercise 13: Flussi cartografici con tigris e tidycensus

Esercizio attuale

Exercise 14: Generare punti casuali con sf Exercise 15: Ottenere dati per la cartografia con tigris Exercise 16: Creare una mappa a densità di punti con ggplot2 Exercise 17: Prossimi passi per lavorare con i dati demografici in R