Compararea estimărilor ACS pentru mai mulți ani

American Community Survey este actualizat în fiecare an, ceea ce le permite cercetătorilor să folosească seturile de date ACS pentru a studia schimbările demografice în timp.

În acest exercițiu, vei învăța cum să folosești funcția tidyverse map_df() pentru a lucra cu date ACS din mai mulți ani. map_df() îi ajută pe analiști să itereze printr-o secvență de valori, să aplice un proces pentru fiecare dintre acele valori, apoi să combine rezultatele într-un singur data frame. Vei folosi map_df() în acest mod cu datele ACS: vei itera printr-un vector de ani, vei prelua datele ACS pentru fiecare an și vei combina rezultatele. Astfel, vei putea vedea cum s-au schimbat estimările ACS în timp.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcția map_df() din tidyverse pentru a specifica că vei itera prin vectorul de ani 2012:2016.
Specifică sondajul ca "acs1" pentru a obține date din ACS anual.
Folosește funcția mutate() pentru a calcula o nouă coloană care va stoca anul sondajului în data frame-ul de ieșire.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul