Birden çok yıl için ACS tahminlerini karşılaştırma
American Community Survey her yıl güncellenir; bu da araştırmacıların zaman içindeki demografik değişimleri incelemek için ACS veri kümelerini kullanmalarını sağlar.
Bu egzersizde, çok yıllı ACS verileriyle çalışmak için tidyverse fonksiyonu map_df()'i nasıl kullanacağını öğreneceksin. map_df() analistlerin bir değer dizisi üzerinde yineleme yapmasına, her bir değer için bir işlemi hesaplamasına ve ardından sonuçları tek bir veri çerçevesinde birleştirmesine yardımcı olur. ACS verileriyle bu yaklaşımı kullanacak, bir yıl vektöründe dolaşacak, her yıl için ACS verilerini alacak ve sonuçları birleştireceksin. Böylece ACS tahminlerinin zaman içinde nasıl değiştiğini görebileceksin.
Bu egzersiz
R ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Yılların vektörü olan
2012:2016boyunca yineleme yapacağını belirtmek için tidyversemap_df()fonksiyonunu kullan. - 1 yıllık ACS verisini almak için anketi
"acs1"olarak belirt. - Çıktı veri çerçevene anket yılını kaydedecek yeni bir sütunu hesaplamak için
mutate()fonksiyonunu kullan.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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)