여성 대출 비율 시각화

bigtabulate와 biganalytics 패키지의 함수 반환값은 기본 R 타입이므로 일반적인 분석처럼 그대로 사용할 수 있습니다. 따라서 ggplot2로 결과를 시각화할 수 있어요.

이 연습 문제에서는 전체 연도를 대상으로 도시(urban)와 농촌(rural) 지역의 여성 대출 비율을 시각화해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 확장 가능한 데이터 처리

강의 보기

연습 안내

이전 연습 문제에서 만든 행렬 prop_female이 작업 공간에 준비되어 있습니다.

tidyr와 ggplot2 패키지를 로드하세요.
as.data.frame()으로 prop_female을 데이터 프레임으로 변환하세요.
새 열 Year를 추가하고, 값을 prop_female_df의 row.names()로 설정하세요.
prop_female_df의 열들에 대해 pivot_longer()를 호출하여 long 포맷으로 변환하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()

코드 편집 및 실행