보정된 인구통계 추세 시각화
시간에 따라 인구통계별 대출 변화를 비교해 봅시다. 이전 연습 문제에서 만든 데이터 프레임 rydf가 작업 공간에 준비되어 있어요.
참고: "Not Avail"에 해당하는 행은 제거했습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 확장 가능한 데이터 처리
연습 안내
tidyr와 ggplot2가 작업 공간에 로드되어 있습니다.
rydf와pop_proportion객체를 출력하세요.Race를 제외한 모든 열을 모아rydf를 long 형식의 데이터 프레임으로 변환하세요.- x축은
Year, y축은Adjusted_Count로 하여 선 그래프를 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()