Données de recensement dans R : aperçu

Analyser les données du recensement des États-Unis avec R

Kyle Walker

Instructor

Aperçu du cours

Ce que vous apprendrez :

Acquérir des données du US Census avec le paquet R tidycensus
Préparer des données du US Census avec les outils tidyverse
Utiliser le paquet R tigris pour obtenir les limites géographiques du US Census Bureau
Visualiser et cartographier des données du US Census Bureau dans R avec ggplot2

À propos de votre instructeur

Domaines : démographie spatiale et science des données spatiales
Développeur R : paquets tidycensus, tigris et idbr

Données du US Census Bureau

Logo du US Census/ACS

L'API du US Census Bureau

Pour commencer avec les données du US Census dans R, demandez une clé d'API du Census

library(tidycensus)

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

Clé d'exemple : "rw6pozt48ur2ugc8kg69x5phdrtnuhb2cb1subd6"

Utiliser les données décennales du Census avec 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

Utiliser les données de l'ACS avec 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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