Inizia subitoInizia gratis

Home
Corsi
Analizzare i dati del Censimento USA in R

Combinare e unire insiemi di dati geografici del censimento

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Questo esercizio fa parte del corso

Analizzare i dati del Censimento USA in R

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

Inizia il corso gratuitamente

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

Esercizio attuale

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 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