Kadın Oranının Borçlanma Görselleştirmesi

bigtabulate ve biganalytics paketlerindeki fonksiyonların dönüş tipleri, herhangi bir analizde olduğu gibi kullanılabilen temel R tipleridir. Bu da sonuçları ggplot2 ile görselleştirebileceğimiz anlamına gelir.

Bu egzersizde, tüm yıllar için kentsel ve kırsal bölgelerde kadın borçlanma oranını görselleştireceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Ölçeklenebilir Veri İşleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Önceki egzersizden gelen prop_female matrisi çalışma alanında mevcut.

tidyr ve ggplot2 paketlerini yükle.
prop_female öğesini as.data.frame() kullanarak bir veri çerçevesine dönüştür.
Year adında yeni bir sütun ekle. Bunu prop_female_df'nin row.names() değerlerine ayarla.
prop_female_df'nin sütunlarında pivot_longer() çağırarak onu uzun formata dönüştür.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır