人口金字塔


title: "pyramid"
author: "wintryheart"
date: "2019/12/2"
output: html_document


knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

金字塔的画法

library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(gganimate)
population <- read.csv("c:/users/liang/desktop/total.csv")
Index X2017年 X2016年 X2015年 X2014年 X2013年 X2012年 X2011年 X2009年
总体男性人口数(人口抽样调查)(人) 586072 593087 10917046 576011 573428 576354 587039 591871
0-4岁男性人口数(人口抽样调查)(人) 36468 36703 668449 34484 34273 34694 35247 33140
5-9岁男性人口数(人口抽样调查)(人) 34344 34666 638535 34326 33890 33252 33242 34705
10-14岁男性人口数(人口抽样调查)(人) 32929 32773 598685 31616 31141 32370 33709 39749
15-19岁男性人口数(人口抽样调查)(人) 32034 33199 626249 34584 36177 38909 42066 44170
20-24岁男性人口数(人口抽样调查)(人) 38496 41366 809143 46891 50961 52033 55243 44001
pop2 <- gather(population, key = "year", value = "population", -Index)
pop2$year <- str_sub(pop2$year, 2, 5)
pop2$Index <- str_remove_all(pop2$Index, "[人口数抽样调查]")
pop2$Index <- str_remove_all(pop2$Index, "[()]")
pop2 <- mutate(pop2, sex=str_extract(pop2$Index, "[男,女]"))
pop2 <- mutate(pop2, age=str_remove_all(pop2$Index, "[男女性]"))
pop2 <- pop2[, 2:5]
year population sex age
2017 586072 总体
2017 36468 0-4岁
2017 34344 5-9岁
2017 32929 10-14岁
2017 32034 15-19岁
2017 38496 20-24岁
pop3 <- filter(pop2, age!="总体")
# 计算分性别分年龄段的人口比例
pop3 <- pop3 %>%
  group_by(year) %>%
  mutate(per=population/sum(population)*100)

pop3$year <- as.numeric(pop3$year)

pop3$age <- as.factor(pop3$age)
#这样做有问题,5-9岁年龄组错位。
levels(pop3$age)
#观察到5-9排在第10位,要调整到第2位。
#使用levels函数来纠正因子排序
levels(pop3$age) <- levels(pop3$age)[c(1, 10, 2:9, 11:length(levels(pop3$age)))]


#先做2017年的人口金字塔图
# 利用subset()抽取2017年的数据
pop2017 <- subset(pop3, year==2017)

# 利用subset()做分性别的条形图,然后旋转坐标轴。
# 利用aex(y=per*(-1))做对称轴。
# 利用scale_y_continuous()和abs()将负值标签调整为正。 
ggplot(data=pop2017, aes(x=age, y=per, fill=sex)) +
  geom_bar(data = subset(pop2017, sex=="女"), stat="identity") +
  geom_bar(data = subset(pop2017,sex=="男"), aes(y=per*(-1)), stat="identity") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-5,5,1), labels=abs(seq(-5, 5,1))) +
  coord_flip()

Rplot16.png
  • 年龄段中5-9岁因子排序问题另一种解决方案

pop4 <-  filter(pop2, age!="总体")

# 先提取出age唯一值
age3 <- unique(pop4$age)
age3
# 然后按原字符顺序转成因子变量
age4 <- factor(1:20, labels=age3)
age4
# 最后,按age4的排序赋给数据集pop4中的age变量
pop4$age <- factor(pop4$age, levels=age4)
pop4$age


# 重新作图
pop2017 <- subset(pop4, year==2017)

ggplot(data=pop2017, aes(x=age, y=per, fill=sex)) +
  geom_bar(data = subset(pop2017, sex=="女"), stat="identity") +
  geom_bar(data = subset(pop2017,sex=="男"), aes(y=per*(-1)), stat="identity") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-6,6,1), labels=abs(seq(-6, 6,1))) +
  labs(x=NULL, y=NULL, title = "2017年中国人口金字塔\n", fill="", caption = "数据来源:国家统计局\n制作:wintryheart") +
  theme(plot.title = element_text(hjust=0.5), legend.position = c(.9, .9), legend.background = element_blank())+
  coord_flip()
Rplot17.png

利用gganimate包制做历年人口金字塔动图

  1. 调用 transition_time()函数制作动图。
  2. 调用{fram_time},在标题中显示对应时间(年份)。
  3. 由于动图中时间点是带小数位的,用 round()取整,确保标题中年份显示时为整数。
ggplot(data=pop3, aes(x=age, y=per, fill=sex)) +
  geom_bar(data=subset(pop3, sex=="女"), stat="identity") +
  geom_bar(data = subset(pop3,sex=="男"), aes(y=per*(-1)), stat="identity") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-5,5,1), labels=abs(seq(-5, 5,1))) +
  labs(x=NULL, y=NULL, title = "中国人口金字塔: {round(frame_time)}\n", fill="", caption = "数据来源:国家统计局\n制作:wintryheart") +
  theme(plot.title = element_text(hjust=0.5), legend.position = c(.9, .9), legend.background = element_blank())+
  coord_flip() +
  transition_time(year)
filefe464637466.gif

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