調整済み人口統計トレンドの可視化

人口統計ごとの借入の変化を、時系列で比較してみましょう。前の演習で作成したデータフレーム rydf は、ワークスペースに用意されています。

注: "Not Avail" に対応する行は削除済みです。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶスケーラブルなデータ処理

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演習の手順

tidyr と ggplot2 はワークスペースに読み込まれています。

rydf と pop_proportion オブジェクトを出力してください。
Race 以外のすべての列を集約して、rydf をロング形式のデータフレームに変換してください。
x 軸に Year、y 軸に Adjusted_Count をとった折れ線グラフを作成してください。

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。

# 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()

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