複数年にわたる ACS 推定値の比較
アメリカン・コミュニティ・サーベイ（ACS）は毎年更新されるため、研究者はこのデータセットを使って時系列での人口統計の変化を分析できます。
この演習では、tidyverse の map_df() 関数を使って複数年の ACS データを扱う方法を学びます。map_df() を使うと、一連の値を順番に処理し、それぞれの値に対して処理を実行した後、結果を1つのデータフレームにまとめることができます。ここでは、年のベクトルを反復処理しながら各年の ACS データを取得し、結果を結合することで、ACS の推定値が年ごとにどのように変化したかを確認します。
この演習はコースの一部です
R による米国国勢調査データの分析
演習の手順
- tidyverse の
map_df()関数を使って、2012:2016という年のベクトルを反復処理するよう指定しましょう。 - 1年ごとの ACS からデータを取得するために、サーベイを
"acs1"と指定しましょう。 mutate()関数を使って、出力データフレームにサーベイの年を格納する新しい列を作成しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)