Ch13_우리나라 인구는 어떻게 변했을까?

1. 데이터 수집

통합지리정보서비스 이용 ; 
https://sgis.kostat.go.kr/view/index

library(readxl)
dir()

d1970<-read_excel("1970.xls")
d1980<-read_excel("1980.xls")
d1990<-read_excel("1990.xls")
d2000<-read_excel("2000.xls")
d2010<-read_excel("2010.xls")
d2020<-read_excel("2020.xls")

2. 데이터 살펴보기

# 4째열 연도 추가

d1960[4]<-1960
d1970[4]<-1970
d1980[4]<-1980
d1990[4]<-1990
d2000[4]<-2000
d2010[4]<-2010
d2020[4]<-2020

#행 붙이기

data <- rbind(d1960,d1970,d1980,d1990,d2000,d2010,d2020)

table(data[4])
summary(data)

colnames(data)<-c("Age","Male","Female","Year")
str(data)

data <- as.data.frame(data)
class(data)

3. 데이터 정제하기

###1. 문자열 제거

table(data$Age)
?sub() #sub(기존 패턴, 대체 패턴, 데이터)함수를 이용하여 필요없는 값 삭제

data$Age <- sub("세","", data$Age)
data$Age <- sub(" 이상", "", data$Age)

table(data$Age)
data$Age <- as.numeric(data$Age)

### 2. 열 추가

data.male <- data[,c("Age","Male","Year")]
colnames(data.male)<-c("Age","Population","Year","Sex")

data.female <- data[,c("Age","Female","Year")]
colnames(data.female)<-c("Age","Population","Year","Sex")

#남녀 데이터 합치기

data.new <-rbind(data.male,data.female)

table(data.new$Sex)

# 변수 타입 변환

data.new$Sex <-as.factor(data.new$Sex) #팩터형 변환
data.new$Year <-as.integer(data.new$Year)  #정수형 변환
data.new$Population <-as.numeric(data.new$Population)#실수형 변환

str(data.new)
summary(data.new)

#x=0기준축을 중심으로 여성 우측, 남성 좌측 정렬하기

data.new$Population <- data.new$Population/10000 #만단위로 표시
data.new$Population <- ifelse(data.new$Sex=="male",-data.new$Population, data.new$Population)

4. 데이터 시각화 하기

library(ggplot2)

### 1. 피라미드 형태의 그래프

ggplot(data.new[data.new$Year=='1960',], aes(x=Population,y=Age, fill=Sex)) + 
         geom_bar(stat="identity")+ 
         labs(title="대한민국 인구 피라미드(1960년)", x= "인구 수", y="연령")

#x축과 y축 변환

ggplot(data.new[data.new$Year=='1960',], aes(y=Population, x=Age, fill=Sex)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  labs(title="대한민국 인구 피라미드(1960년)", x= "인구 수", y="연령")

#그래프 회전 : coord_filp()

ggplot(data.new[data.new$Year=='1960',], aes(y=Population, x=Age, fill=Sex)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip()+
  labs(title="대한민국 인구 피라미드(1960년)", x= "인구 수", y="연령")

# 구분하여 도식화 : facet_grid(cols=vars(Year))

ggplot(data.new, aes(y=Population, x=Age, fill=Sex)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip()+
  facet_grid(cols=vars(Year)) +
  labs(title="대한민국 인구 피라미드", x= "인구 수", y="연령")

참고

측면(facets)으로 나누어 그리기

facet_wrap()로 일차원 측면 그래프 그리기

ggplot() +
    geom_point(mapping=aes(x=displ, y=hwy), data=mpg) +
    facet_wrap(~class, nrow = 2)

ggplot() +
    geom_point(mapping=aes(x=displ, y=hwy), data=mpg) +
    facet_wrap(~drv + year, nrow = 2)

facet_grid()로 이차원 측면 그래프 그리기

ggplot() +
    geom_point(mapping=aes(x=displ, y=hwy), data=mpg) +
    facet_grid(drv~cyl)

 geom 함수의 순서와 그래프 계층

ggplot() + geom_smooth(mapping=aes(x=displ, y=hwy), data=mpg)


ggplot() +
    geom_point(mapping=aes(x=displ, y=hwy), data=mpg) +
    geom_smooth(mapping=aes(x=displ, y=hwy), data=mpg)

ggplot2 그래프의 종류

geom 함수함수도형도형의.속성

geom_bar()	Bar chart	color, fill, alpha
geom_boxplot()	Box plot	color, fill, alpha, notch, width
geom_density()	Density plot	color, fill, alpha, linetype
geom_histogram()	Histogram	color, fill, alpha, linetype, binwidth
geom_hline()	Horizontal lines	color, alpha, linetype, size
geom_jitter()	Jittered points	color, size, alpha, shape
geom_line()	Line graph	color, alpha, linetype, size
geom_point()	Scatterplot	color, alpha, shape, size
geom_rug()	Rug plot	color, side
geom_smooth()	Fitted line	method, formula, color, fill, linetype, size
geom_text()	Text annotations	많은 옵션이 있으므로 도움말 참조
geom_violin()	Violin plot	color, fill, alpha, linetype
geom_vline()	Vertical lines	color, alpha, linetype, size

그래프 저장하기

p <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) + geom_point()

ggsave(file="myplot.png", plot=p, width=5, height=4)

# 범례 설정

ggplot(data.new, aes(y=Population, x=Age, fill=Sex)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip()+  facet_grid(cols=vars(Year)) +
  labs(title="대한민국 인구 피라미드", x= "인구 수", y="연령")+
  theme(legend.position = "bottom")

### 2. 애니메이션

install.packages("gganimate")
library(gganimate)?gganimate::transition_time

#gganimate 중(::) transition_time 도움말

p <- ggplot(data.new, aes(y=Population, x=Age, fill=Sex)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip()

p + transition_time(Year) +
  enter_fade() +
  labs(title="대한민국 인구 피라미드: :{floor(frame_time)}", y= "인구 수", x="연령")

anim_save("population.gif")