Comparando estimativas da ACS em vários anos
A American Community Survey é atualizada todos os anos, o que permite que pesquisadores usem conjuntos de dados da ACS para estudar mudanças demográficas ao longo do tempo.
Neste exercício, você vai aprender a usar a função map_df() do tidyverse para trabalhar com dados da ACS de vários anos. A map_df() ajuda analistas a iterar por uma sequência de valores, executar um processo para cada um desses valores e, em seguida, combinar os resultados em um único data frame. Você vai usar a map_df() desse jeito com os dados da ACS: vai iterar por um vetor de anos, obter os dados da ACS para cada ano e combinar os resultados. Isso vai permitir que você veja como as estimativas da ACS mudaram ao longo do tempo.
Este exercicio faz parte do curso
Analisando dados do Censo dos EUA em R
Instruções do exercicio
- Use a função
map_df()do tidyverse para indicar que você vai iterar pelo vetor de anos2012:2016. - Especifique a pesquisa como
"acs1"para obter dados da ACS de 1 ano. - Use a função
mutate()para calcular uma nova coluna que armazenará o ano da pesquisa no seu data frame de saída.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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)