대한민국 인구분포 피라미드 그래프 그리기(pyramid)

통계청 사이트에서 연도별 대한민국 인구 데이터를 불러와서 나이대별, 성별로 전처리를 한 후 아래와 같이 그려보는 연습을 해 보았다. 

 

 

일단 데이터와 동영상을 아래 첨부에 붙였다.

population.mp4

0.87MB

population.csv

0.05MB

 

 

여기서 사용할 패키지는 "pyramid" 이다.  일본인이 만들었군.

 

http://minato.sip21c.org/swtips/Rgraphics.html#PYRAMID

統計処理ソフトウェアRについてのTips／グラフィクス

 

그럼 어떻게 코딩을 했는지 살펴보자

 

1. 패키지 설치 및 불러오기

install.packages("pyramid")
library(pyramid)

 

2. 데이터 불러오기

df <- read.csv("D:/R/data/population.csv")

head(df)
df %>% filter(By.gender %in% c("Male", "Female")) %>% 
  filter(By.age != "Total") %>% select(-1) %>% 
  na.omit() -> df1
colSums(is.na(df1))

3. 데이터 전처리 및 시각화

df1 %>%  
  mutate(across(X1960:X2070, ~ as.numeric(.x))) %>% 
  pivot_longer(cols = X1960:X2070 , names_to = "year", values_to = "population") %>% 
  mutate(year = as.numeric(gsub("X", "", year))) %>% 
  mutate(By.age = gsub(" Years old", "", By.age)) %>% 
  mutate(By.age = gsub(" years old", "", By.age)) %>% 
  mutate(By.age = gsub(" &", "", By.age)) %>% 
  mutate(By.gender = as.factor(By.gender))%>% 
  mutate(By.age = factor(By.age, levels = c("0-4", "5-9","10-14", "15-19", "20-24", "25-29", 
                                    "30-34", "35-39", "40-44", "45-49", "50-54", 
                                    "60-64", "65-69", "70-74", "75-79", "80 over"))) %>% 
  filter(By.age != is.na(By.age)) %>% 
  #filter(year==2020) %>% 
  #select(-year) %>% 
  pivot_wider(names_from = "By.gender", values_from = "population") %>% 
  rename(males= Male, females = Female, ages = By.age) %>% 
  select(males, females, ages, year) %>% 
  mutate(males = males / 10000, females = females / 10000)  %>%  as.data.frame()->df2

4. 연도별 데이터 시각화 이미지를 반복문으로 저장함.

path <- "D:/R/images/population/"


for ( x in 1960:2070) {
     df3 <-  df2[df2$year == x,]

     pyramid(df3, main = paste0(x, "년 대한민국 인구 분포(1960~2070년) ", "     단위 : 만명@통계청 자료"))
     #png(file=paste0(path, x, ".png"), width=600, height=350)
     Sys.sleep(0.1) 
     #dev.off()
     
   }