女性比率の可視化（借入）

bigtabulate と biganalytics パッケージの関数の戻り値は、ベース R の型なので、通常の分析と同じように扱えます。つまり、ggplot2 を使って結果を可視化できます。

この演習では、全ての年について、都市部と農村部の女性の借入比率を可視化します。

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

前の演習で作成した行列 prop_female がワークスペースに用意されています。

tidyr と ggplot2 パッケージを読み込みます。
as.data.frame() を使って prop_female をデータフレームに変換します。
新しい列 Year を追加し、prop_female_df の row.names() を設定します。
prop_female_df の列に対して pivot_longer() を呼び出し、ロング形式に変換します。

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。

# Load the tidyr and ggplot2 packages
___
___

# Convert prop_female to a data frame
prop_female_df <- ___

# Add a new column Year
prop_female_df$Year <- ___

# Call pivot_longer on prop_female_df
prop_female_long <- ___(prop_female_df, -Year, names_to = "Region", values_to = "Prop")

# Create a line plot
ggplot(prop_female_long, aes(x = Year, y = Prop, group = Region, color = Region)) + 
    geom_line()

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