여러 해의 ACS 추정치 비교하기

American Community Survey는 매년 갱신되므로, 연구자들은 ACS 데이터셋을 활용해 시간에 따른 인구통계 변화를 분석할 수 있습니다.

이 연습에서는 tidyverse의 map_df() 함수를 사용해 여러 해의 ACS 데이터를 다루는 방법을 배웁니다. map_df()는 일련의 값들을 순회하면서 각 값에 대해 동일한 처리를 수행한 뒤, 결과를 하나의 데이터 프레임으로 결합하도록 도와줍니다. 여기서는 연도의 벡터를 순회하며 각 연도에 대한 ACS 데이터를 가져오고, 그 결과를 결합하는 방식으로 map_df()를 사용할 거예요. 이를 통해 ACS 추정치가 시간에 따라 어떻게 변했는지 확인할 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 분석하는 미국 인구조사 데이터

강의 보기

연습 안내

tidyverse의 map_df() 함수를 사용해 연도 벡터 2012:2016을 순회(iterate)하도록 지정하세요.
1년치 ACS 데이터를 받기 위해 설문(survey)을 "acs1"로 지정하세요.
출력 데이터 프레임에 조사 연도를 저장할 새 열을 계산하도록 mutate() 함수를 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)

코드 편집 및 실행