借款人地区按年份

在本练习中，您将按年份和 msa（城市 vs 乡村）变量对数据进行列联统计。

本练习是课程的一部分

R 的可扩展数据处理

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练习说明

所有必需的包都已加载到您的工作空间。

创建函数 make_table()，将分块读入为矩阵，然后按借款人地区（msa）和年份进行列联统计。
使用 chunk.apply() 从我们为您创建的文件连接中导入数据。
运行其余代码，绘制按地区收到的按揭贷款随时间变化的图。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Open a connection to the file and skip the header
fc <- file("mortgage-sample.csv", "rb")
readLines(fc, n = 1)

# Create a function to read chunks
make_table <- function(chunk) {
    # Create a matrix
    m <- ___(___, sep = ",", type = "integer")
    colnames(m) <- mort_names
    # Create the output table
    ___(___, c(___, ___))
}

# Import data using chunk.apply
msa_year_table <- ___

# Close connection
close(fc)

# Convert to a data frame
df_msa <- as.data.frame(msa_year_table)

# Rename columns
df_msa$MSA <- c("rural", "city")

# Gather on all columns except Year
df_msa_long <- pivot_longer(df_msa, -MSA, names_to = "Year", values_to = "Count")

# Plot 
ggplot(df_msa_long, aes(x = Year, y = Count, group = MSA, color = MSA)) + 
    geom_line()

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