Visualisera andelen kvinnliga låntagare

Funktionerna i paketen bigtabulate och biganalytics returnerar vanliga R-typer som du kan använda precis som i vilken annan analys som helst. Det innebär att vi kan visualisera resultaten med ggplot2.

I den här övningen ska du visualisera andelen kvinnliga låntagare i urbana och rurala områden över alla år.

Den här övningen är en del av kursen

Skalbar databehandling i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Matrisen prop_female från föregående övning finns tillgänglig i din arbetsmiljö.

Läs in paketen tidyr och ggplot2.
Konvertera prop_female till en dataram med as.data.frame().
Lägg till en ny kolumn, Year. Sätt den till row.names() för prop_female_df.
Anropa pivot_longer() på kolumnerna i prop_female_df för att konvertera den till långt format.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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()

Redigera och kör kod