女性借入者の割合
前の演習では、年と人種（または民族）で層別化しました。しかし、データの分割方法はほかにもたくさんあります。この演習と次の演習では、都市部と農村部における女性の借入者の割合を、年ごとに求めます。今回は、単に件数を数えるのではなく、年に条件づけた女性借入者の割合を求める点が少し異なります。
この演習では、都市部と農村部それぞれの女性借入者の割合を計算する関数 female_residence_prop() を用意しています。
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
演習の手順
- 2015年について、都市部と農村部の女性借入者の割合を求めるために
female_residence_prop()を呼び出します。- 第1引数はデータで、
mortです。 - 第2引数は、2015年の行に対応する論理ベクトルです。
- 第1引数はデータで、
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。
female_residence_prop <- function(x, rows) {
x_subset <- x[rows, ]
# Find the proportion of female borrowers in urban areas
prop_female_urban <- sum(x_subset[, "borrower_gender"] == 2 &
x_subset[, "msa"] == 1) /
sum(x_subset[, "msa"] == 1)
# Find the proportion of female borrowers in rural areas
prop_female_rural <- sum(x_subset[, "borrower_gender"] == 2 &
x_subset[, "msa"] == 0) /
sum(x_subset[, "msa"] == 0)
c(prop_female_urban, prop_female_rural)
}
# Find the proportion of female borrowers in 2015
___(___, ___)