So sánh các ước tính ACS qua nhiều năm
American Community Survey được cập nhật hằng năm, cho phép các nhà nghiên cứu dùng bộ dữ liệu ACS để nghiên cứu thay đổi nhân khẩu học theo thời gian.
Trong bài tập này, bạn sẽ học cách dùng hàm map_df() của tidyverse để làm việc với dữ liệu ACS nhiều năm. map_df() giúp nhà phân tích lặp qua một dãy giá trị, tính toán một quy trình cho từng giá trị, rồi gộp các kết quả vào một data frame duy nhất. Bạn sẽ dùng map_df() theo cách này với dữ liệu ACS: lặp qua một vector các năm, lấy dữ liệu ACS cho từng năm, rồi gộp kết quả. Nhờ đó, bạn có thể xem các ước tính ACS đã thay đổi như thế nào theo thời gian.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng hàm
map_df()của tidyverse để chỉ định rằng bạn sẽ lặp qua vector các năm2012:2016. - Chỉ định survey là
"acs1"để lấy dữ liệu từ ACS 1 năm. - Dùng hàm
mutate()để tính toán một cột mới lưu trữ năm khảo sát trong data frame đầu ra của bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)