install.packages("remotes")
::install_github("SoyAndrea/arcenso") remotes
Ejemplo de práctica arcenso
Instalación
Activación de arcenso y otros paquetes
library(arcenso)
library(tidyverse)
library(patchwork)
Estructura de población por grupos quinquenales de edad según sexo
Descargo la tabla con la función get_census()
- Ubico la información censal con la función
<- get_census(year = 1970,
estructura_1970 topic = "ESTRUCTURA DE POBLACION",
geolvl = "Total del país")
- Reviso la estructura de las listas
str(estructura_1970)
List of 1
$ c70_total_del_pais_poblacion_c1: tibble [54 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ grupo_de_edad: chr [1:54] "0-4" "0-4" "0-4" "5-9" ...
..$ sexo : chr [1:54] "Total" "Varones" "Mujeres" "Total" ...
..$ poblacion : chr [1:54] "2355300" "1196950" "1158350" "2297000" ...
- Elijo el dataframe que necesito para procesar el indicador
<- estructura_1970[[1]] estructura_1970
Calculamos la estructura de población por grupos quinquenales de edad según sexo
<- estructura_1970 %>%
estructura_1970 filter(sexo != "Total") %>%
mutate(
grupo_de_edad = case_when(
== "0-4" ~ "00-04",
grupo_de_edad == "5-9" ~ "05-09",
grupo_de_edad TRUE ~ grupo_de_edad),
poblacion = as.numeric(poblacion)) %>%
group_by(sexo) %>%
mutate(
poblacion_rel = if_else(sexo == "Varones", -poblacion / sum(poblacion),
/sum(poblacion))) %>%
poblacion ungroup()
Grafico pirámide de población 1970
%>%
estructura_1970 ggplot(aes(x = poblacion_rel, y = grupo_de_edad, fill = sexo,
text = paste("porcentaje:", abs(poblacion_rel), "%")
+
)) geom_col() +
scale_fill_manual(values = c("#003049","#6a994e")) +
scale_x_continuous(
limits = c(-0.12, 0.12),
breaks = seq(-0.12, 0.12, by = 0.03),
labels = paste0(abs(seq(-12, 12, by = 3)), "%") ) +
labs(
title = "Gráfico 1. Estructura de población por sexo y grupo de edad. Total del país. Año 1970",
x = "porcentaje",
y = "grupo de edad",
caption = "Fuente: INDEC, Censo Nacional de Población, Familias y Viviendas 1970." ) +
theme_bw() +
theme(legend.position = "bottom")