Datos del censo en R: visión general

Análisis de datos del censo de EE. UU. en R

Kyle Walker

Instructor

Resumen del curso

Lo que vas a aprender:

  • Cómo obtener datos del US Census con el paquete de R tidycensus
  • Cómo preparar datos del US Census con herramientas de tidyverse
  • Cómo usar el paquete de R tigris para obtener límites del US Census Bureau
  • Cómo visualizar y mapear datos del US Census Bureau en R con ggplot2
Análisis de datos del censo de EE. UU. en R

Sobre tu instructor

  • Áreas: demografía espacial y ciencia de datos espaciales
  • Desarrollador en R: paquetes tidycensus, tigris e idbr
Análisis de datos del censo de EE. UU. en R

Datos del US Census Bureau

Logotipo de US Census/ACS

Análisis de datos del censo de EE. UU. en R

La API del US Census Bureau

library(tidycensus)

census_api_key("YOUR KEY GOES HERE", install = TRUE)

Clave de ejemplo: "rw6pozt48ur2ugc8kg69x5phdrtnuhb2cb1subd6"

Análisis de datos del censo de EE. UU. en R

Uso de datos censales decenales con tidycensus

state_pop <- get_decennial(geography = "state", 
                           variables = "P001001")

head(state_pop)

# A tibble: 6 x 4
  GEOID NAME       variable    value
  <chr> <chr>      <chr>       <dbl>
1 01    Alabama    P001001  4779736
2 02    Alaska     P001001   710231
3 04    Arizona    P001001  6392017
4 05    Arkansas   P001001  2915918
5 06    California P001001 37253956
6 08    Colorado   P001001  5029196
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Uso de datos de la ACS con tidycensus

state_income <- get_acs(geography = "state")

head(state_income)

# A tibble: 6 x 5
  GEOID NAME       variable estimate   moe
  <chr> <chr>      <chr>       <dbl> <dbl>
1 01    Alabama    hhincome    44758   314
2 02    Alaska     hhincome    74444   809
3 04    Arizona    hhincome    51340   231
4 05    Arkansas   hhincome    42336   234
5 06    California hhincome    63783   188
6 08    Colorado   hhincome    62520   287
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