Piramides x Parroquias
Manuel & Sandra Rial Costa
21-05-2023
Pirámides de población de las diferentes parroquias de Cambados
Este documento es la continuación de uno previo en el que se llevó a cabo, paso a paso, cómo determinar la pirámide de población del Término Municipal de Cambados a partir de los datos contenidos en un fichero csv (cuyos datos se encuentnran serados por comas).
Si precisas llevar a cabo la práctica abordada, tanto en este documento como en el que puedes encontrar en el documento previo, puedes descargarlo siguiendo este enlace.
Primeros pasos
Lo primero que haremos será cargar el documento que precisamos, el cual contiene los datos de población.
datos<-read.csv2("actual.csv")
head(datos)## fechanac edad fechalta genero pais_nac nacionalidad europeo distrito
## 1 19/12/2000 22 26/09/2022 6 410 410 N 2
## 2 27/08/2015 7 27/08/2015 6 108 108 S 2
## 3 14/06/2016 6 14/06/2016 1 108 108 S 1
## 4 01/02/2012 11 01/02/2012 6 108 108 S 1
## 5 10/04/2010 13 10/04/2010 1 108 108 S 1
## 6 16/04/2019 4 16/04/2019 6 108 108 S 1
## seccion parroquia estudios
## 1 1 100000 46
## 2 4 100000 0
## 3 1 100000 0
## 4 1 100000 0
## 5 1 100000 0
## 6 1 100000 0Manejando el fichero recién cargado
Para poder manejar el fichero, mostraremos los nombres de las columnas del fichero previamente cargado.
colnames(datos) #mostramos los nombres de las columnas de datos## [1] "fechanac" "edad" "fechalta" "genero" "pais_nac"
## [6] "nacionalidad" "europeo" "distrito" "seccion" "parroquia"
## [11] "estudios"Con el fin de seleccionar la correspondiente parroquia, debemos tener en cuenta que:
Si parroquia = 100000 nos referimos a la Parroquia de Cambados( Sta. Mariña P.) y de igual nombre que el municipio.
Si parroquia = 200000 nos referimos a la Parroquia de Castrelo (Sta. Cruz P.).
Si parroquia = 300000 nos referimos a la Parroquia de Corbillón (Sto. Amedio P.).
Si parroquia = 400000 nos referimos a la Parroquia de Obiña (Sto. Vicenzo P.).
Si parroquia = 500000 lo estaremos haciendo sobre la Parroquia de Vilariño (Sto. Adrián P.)
frecuencias<-table(datos$genero , datos$edad, datos$parroquia) #creamos una tabla de frecuencias a partir de las columnas género. edad, parroquia
frecuencias #mostramos las frecuencias## , , = 100000
##
##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
## 1 21 25 25 25 29 30 27 29 34 25 40 44 35 38 37 33 50 36 28 42 33 56 44 34 31
## 6 15 22 31 24 23 22 21 40 31 31 25 34 25 39 30 29 38 43 37 35 35 46 35 42 40
##
## 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
## 1 37 28 38 39 39 38 33 46 39 52 46 46 44 47 49 48 45 52 89 70 52 64 52 67 68
## 6 44 37 39 26 24 34 49 32 43 36 53 36 45 45 47 53 54 69 63 62 75 66 65 80 78
##
## 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74
## 1 55 75 63 54 54 67 54 66 59 43 45 56 38 30 32 29 35 34 39 40 31 34 25 16 39
## 6 58 78 67 62 68 51 61 53 47 46 48 49 44 43 46 36 51 29 25 36 28 32 34 34 37
##
## 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
## 1 29 26 30 19 20 17 14 19 8 16 8 13 14 7 7 8 7 2 5 0 1 2 0 1 2
## 6 35 33 51 34 38 34 23 19 29 18 29 22 22 20 24 15 11 8 6 6 4 2 3 4 2
##
## 100 101 102 103 104 105 106 107 108 110 114 123
## 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1
## 6 0 0 2 1 1 1 2 0 0 1 0 0
##
## , , = 200000
##
##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
## 1 5 7 6 7 8 5 9 5 12 7 11 9 6 12 15 14 17 10 9 9 9 7 5 13 13
## 6 3 9 6 5 2 7 3 10 9 6 5 8 10 13 15 14 8 9 5 7 3 11 6 7 7
##
## 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
## 1 7 5 9 8 1 6 6 12 12 10 9 9 9 10 10 15 19 26 16 11 10 11 14 23 11
## 6 7 10 9 7 8 7 8 7 8 14 6 11 12 19 13 17 15 17 21 10 15 16 13 18 16
##
## 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74
## 1 19 12 20 21 16 11 8 18 14 11 15 9 15 14 18 16 12 21 17 13 8 12 8 16 14
## 6 18 15 7 22 12 19 14 8 18 13 15 16 13 16 18 17 14 11 10 15 16 15 10 14 23
##
## 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
## 1 12 13 17 9 12 6 6 10 2 3 5 7 2 7 3 1 2 2 0 1 3 1 0 0 0
## 6 16 13 15 12 10 11 10 7 11 5 7 11 7 4 9 3 3 5 3 1 2 1 1 0 0
##
## 100 101 102 103 104 105 106 107 108 110 114 123
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 6 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0
##
## , , = 300000
##
##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
## 1 12 7 11 6 13 8 10 12 8 8 16 7 13 18 13 12 17 15 20 13 15 9 11 13 9
## 6 8 11 8 4 12 9 5 11 7 11 12 11 16 20 15 11 12 21 11 12 14 11 13 14 9
##
## 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
## 1 9 16 11 13 15 13 7 13 13 14 11 19 16 10 16 19 23 25 17 22 24 27 19 23 31
## 6 15 17 13 17 15 16 16 11 18 9 11 11 15 21 14 29 18 27 19 30 26 19 28 21 20
##
## 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74
## 1 24 19 21 15 19 12 21 12 20 19 24 11 22 7 16 12 11 9 14 12 11 9 12 11 17
## 6 23 21 15 20 16 22 15 13 16 21 12 16 23 12 12 18 15 9 22 11 13 16 12 17 19
##
## 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
## 1 8 7 18 9 7 11 10 7 4 5 2 4 3 4 2 3 2 1 1 0 2 0 1 0 0
## 6 12 10 12 12 9 9 8 6 12 4 4 6 6 3 8 4 3 3 4 0 1 0 0 1 0
##
## 100 101 102 103 104 105 106 107 108 110 114 123
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
##
## , , = 400000
##
##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
## 1 1 0 1 1 2 0 2 1 0 0 1 1 1 3 1 4 3 1 2 2 0 3 5 2 2
## 6 0 0 1 0 1 2 1 1 0 2 0 2 2 2 4 2 1 1 2 2 5 0 0 1 4
##
## 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
## 1 0 2 1 1 4 2 2 2 1 3 3 1 2 3 1 1 4 3 5 2 5 3 4 5 0
## 6 0 4 0 1 0 3 3 4 5 0 2 2 2 1 1 0 2 0 3 4 3 5 2 3 2
##
## 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74
## 1 2 2 3 7 4 5 3 4 3 6 3 4 4 2 4 4 2 2 3 4 1 1 1 2 3
## 6 2 4 1 8 3 6 6 1 4 2 0 5 2 3 2 6 2 5 2 4 1 2 2 0 4
##
## 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
## 1 2 3 3 1 3 5 0 2 0 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 6 3 1 2 3 3 3 5 3 0 1 0 3 2 0 2 2 2 0 0 3 0 0 0 1 0
##
## 100 101 102 103 104 105 106 107 108 110 114 123
## 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
##
## , , = 500000
##
##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
## 1 3 4 7 3 2 7 11 3 9 6 9 4 11 6 14 10 12 13 12 14 16 10 11 11 7
## 6 10 4 5 5 9 10 5 8 8 9 13 15 11 15 7 10 9 6 9 9 15 16 10 12 12
##
## 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
## 1 11 9 8 9 11 12 16 15 14 14 13 9 11 13 9 11 16 15 20 24 16 12 17 17 22
## 6 11 14 10 8 9 10 13 8 10 11 8 8 12 13 16 14 10 13 17 17 19 20 32 20 21
##
## 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74
## 1 27 23 21 21 16 15 16 18 16 18 13 19 16 19 16 16 15 9 11 13 12 9 12 12 15
## 6 23 20 15 16 17 19 14 20 20 14 10 24 16 19 20 14 12 15 20 14 12 13 9 8 16
##
## 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
## 1 6 3 13 13 14 9 4 6 3 6 4 7 10 5 8 0 2 1 4 2 0 2 0 0 0
## 6 13 8 16 11 6 11 14 12 12 6 6 10 5 10 7 4 1 6 4 1 3 2 1 1 1
##
## 100 101 102 103 104 105 106 107 108 110 114 123
## 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 6 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0Tras lo cual seleccionaremos de todos los datos aquellos correspondientes a la parroquia 100000 (Cambados, Sta. Mariña P.)
xgeneros<-table(datos$edad, datos$genero==1, datos$parroquia==100000) #elaboramos una tabla de frecuencias que contenga los datos de edad y género ordenados por género
xgeneros #mostramos la tabla## , , = FALSE
##
##
## FALSE TRUE
## 0 21 21
## 1 24 18
## 2 20 25
## 3 14 17
## 4 24 25
## 5 28 20
## 6 14 32
## 7 30 21
## 8 24 29
## 9 28 21
## 10 30 37
## 11 36 21
## 12 39 31
## 13 50 39
## 14 41 43
## 15 37 40
## 16 30 49
## 17 37 39
## 18 27 43
## 19 30 38
## 20 37 40
## 21 38 29
## 22 29 32
## 23 34 39
## 24 32 31
## 25 33 27
## 26 45 32
## 27 32 29
## 28 33 31
## 29 32 31
## 30 36 33
## 31 40 31
## 32 30 42
## 33 41 40
## 34 34 41
## 35 27 36
## 36 32 38
## 37 41 38
## 38 54 36
## 39 44 36
## 40 60 46
## 41 45 62
## 42 57 69
## 43 60 58
## 44 61 59
## 45 63 55
## 46 60 53
## 47 75 54
## 48 62 68
## 49 59 64
## 50 66 72
## 51 60 56
## 52 38 65
## 53 66 64
## 54 48 55
## 55 66 43
## 56 49 48
## 57 42 52
## 58 58 53
## 59 50 54
## 60 37 55
## 61 61 43
## 62 54 57
## 63 50 42
## 64 52 54
## 65 55 48
## 66 43 40
## 67 40 41
## 68 54 45
## 69 44 42
## 70 42 32
## 71 46 31
## 72 33 33
## 73 39 41
## 74 62 49
## 75 44 28
## 76 32 26
## 77 45 51
## 78 38 32
## 79 28 36
## 80 34 31
## 81 37 20
## 82 28 25
## 83 35 9
## 84 16 15
## 85 17 13
## 86 30 18
## 87 20 15
## 88 17 16
## 89 26 13
## 90 13 4
## 91 9 6
## 92 14 4
## 93 11 5
## 94 5 4
## 95 6 5
## 96 3 3
## 97 2 1
## 98 3 0
## 99 1 0
## 100 2 0
## 101 2 1
## 102 1 0
## 103 1 0
## 104 1 0
## 105 1 0
## 106 1 0
## 107 1 0
## 108 1 1
## 110 0 0
## 114 1 0
## 123 0 0
##
## , , = TRUE
##
##
## FALSE TRUE
## 0 15 21
## 1 22 25
## 2 31 25
## 3 24 25
## 4 23 29
## 5 22 30
## 6 21 27
## 7 40 29
## 8 31 34
## 9 31 25
## 10 25 40
## 11 34 44
## 12 25 35
## 13 39 38
## 14 30 37
## 15 29 33
## 16 38 50
## 17 43 36
## 18 37 28
## 19 35 42
## 20 35 33
## 21 46 56
## 22 35 44
## 23 42 34
## 24 40 31
## 25 44 37
## 26 37 28
## 27 39 38
## 28 26 39
## 29 24 39
## 30 34 38
## 31 49 33
## 32 32 46
## 33 43 39
## 34 36 52
## 35 53 46
## 36 36 46
## 37 45 44
## 38 45 47
## 39 47 49
## 40 53 48
## 41 54 45
## 42 69 52
## 43 63 89
## 44 62 70
## 45 75 52
## 46 66 64
## 47 65 52
## 48 80 67
## 49 78 68
## 50 58 55
## 51 78 75
## 52 67 63
## 53 62 54
## 54 68 54
## 55 51 67
## 56 61 54
## 57 53 66
## 58 47 59
## 59 46 43
## 60 48 45
## 61 49 56
## 62 44 38
## 63 43 30
## 64 46 32
## 65 36 29
## 66 51 35
## 67 29 34
## 68 25 39
## 69 36 40
## 70 28 31
## 71 32 34
## 72 34 25
## 73 34 16
## 74 37 39
## 75 35 29
## 76 33 26
## 77 51 30
## 78 34 19
## 79 38 20
## 80 34 17
## 81 23 14
## 82 19 19
## 83 29 8
## 84 18 16
## 85 29 8
## 86 22 13
## 87 22 14
## 88 20 7
## 89 24 7
## 90 15 8
## 91 11 7
## 92 8 2
## 93 6 5
## 94 6 0
## 95 4 1
## 96 2 2
## 97 3 0
## 98 4 1
## 99 2 2
## 100 0 1
## 101 0 0
## 102 2 0
## 103 1 1
## 104 1 0
## 105 1 0
## 106 2 1
## 107 0 0
## 108 0 0
## 110 1 0
## 114 0 0
## 123 0 1Que transformamos en una matriz
xgeneros<-matrix(xgeneros,ncol=2,byrow = FALSE) #creamos ahora una tabla con los datos previos
xgeneros #y los mostramos## [,1] [,2]
## [1,] 21 15
## [2,] 24 22
## [3,] 20 31
## [4,] 14 24
## [5,] 24 23
## [6,] 28 22
## [7,] 14 21
## [8,] 30 40
## [9,] 24 31
## [10,] 28 31
## [11,] 30 25
## [12,] 36 34
## [13,] 39 25
## [14,] 50 39
## [15,] 41 30
## [16,] 37 29
## [17,] 30 38
## [18,] 37 43
## [19,] 27 37
## [20,] 30 35
## [21,] 37 35
## [22,] 38 46
## [23,] 29 35
## [24,] 34 42
## [25,] 32 40
## [26,] 33 44
## [27,] 45 37
## [28,] 32 39
## [29,] 33 26
## [30,] 32 24
## [31,] 36 34
## [32,] 40 49
## [33,] 30 32
## [34,] 41 43
## [35,] 34 36
## [36,] 27 53
## [37,] 32 36
## [38,] 41 45
## [39,] 54 45
## [40,] 44 47
## [41,] 60 53
## [42,] 45 54
## [43,] 57 69
## [44,] 60 63
## [45,] 61 62
## [46,] 63 75
## [47,] 60 66
## [48,] 75 65
## [49,] 62 80
## [50,] 59 78
## [51,] 66 58
## [52,] 60 78
## [53,] 38 67
## [54,] 66 62
## [55,] 48 68
## [56,] 66 51
## [57,] 49 61
## [58,] 42 53
## [59,] 58 47
## [60,] 50 46
## [61,] 37 48
## [62,] 61 49
## [63,] 54 44
## [64,] 50 43
## [65,] 52 46
## [66,] 55 36
## [67,] 43 51
## [68,] 40 29
## [69,] 54 25
## [70,] 44 36
## [71,] 42 28
## [72,] 46 32
## [73,] 33 34
## [74,] 39 34
## [75,] 62 37
## [76,] 44 35
## [77,] 32 33
## [78,] 45 51
## [79,] 38 34
## [80,] 28 38
## [81,] 34 34
## [82,] 37 23
## [83,] 28 19
## [84,] 35 29
## [85,] 16 18
## [86,] 17 29
## [87,] 30 22
## [88,] 20 22
## [89,] 17 20
## [90,] 26 24
## [91,] 13 15
## [92,] 9 11
## [93,] 14 8
## [94,] 11 6
## [95,] 5 6
## [96,] 6 4
## [97,] 3 2
## [98,] 2 3
## [99,] 3 4
## [100,] 1 2
## [101,] 2 0
## [102,] 2 0
## [103,] 1 2
## [104,] 1 1
## [105,] 1 1
## [106,] 1 1
## [107,] 1 2
## [108,] 1 0
## [109,] 1 0
## [110,] 0 1
## [111,] 1 0
## [112,] 0 0
## [113,] 21 21
## [114,] 18 25
## [115,] 25 25
## [116,] 17 25
## [117,] 25 29
## [118,] 20 30
## [119,] 32 27
## [120,] 21 29
## [121,] 29 34
## [122,] 21 25
## [123,] 37 40
## [124,] 21 44
## [125,] 31 35
## [126,] 39 38
## [127,] 43 37
## [128,] 40 33
## [129,] 49 50
## [130,] 39 36
## [131,] 43 28
## [132,] 38 42
## [133,] 40 33
## [134,] 29 56
## [135,] 32 44
## [136,] 39 34
## [137,] 31 31
## [138,] 27 37
## [139,] 32 28
## [140,] 29 38
## [141,] 31 39
## [142,] 31 39
## [143,] 33 38
## [144,] 31 33
## [145,] 42 46
## [146,] 40 39
## [147,] 41 52
## [148,] 36 46
## [149,] 38 46
## [150,] 38 44
## [151,] 36 47
## [152,] 36 49
## [153,] 46 48
## [154,] 62 45
## [155,] 69 52
## [156,] 58 89
## [157,] 59 70
## [158,] 55 52
## [159,] 53 64
## [160,] 54 52
## [161,] 68 67
## [162,] 64 68
## [163,] 72 55
## [164,] 56 75
## [165,] 65 63
## [166,] 64 54
## [167,] 55 54
## [168,] 43 67
## [169,] 48 54
## [170,] 52 66
## [171,] 53 59
## [172,] 54 43
## [173,] 55 45
## [174,] 43 56
## [175,] 57 38
## [176,] 42 30
## [177,] 54 32
## [178,] 48 29
## [179,] 40 35
## [180,] 41 34
## [181,] 45 39
## [182,] 42 40
## [183,] 32 31
## [184,] 31 34
## [185,] 33 25
## [186,] 41 16
## [187,] 49 39
## [188,] 28 29
## [189,] 26 26
## [190,] 51 30
## [191,] 32 19
## [192,] 36 20
## [193,] 31 17
## [194,] 20 14
## [195,] 25 19
## [196,] 9 8
## [197,] 15 16
## [198,] 13 8
## [199,] 18 13
## [200,] 15 14
## [201,] 16 7
## [202,] 13 7
## [203,] 4 8
## [204,] 6 7
## [205,] 4 2
## [206,] 5 5
## [207,] 4 0
## [208,] 5 1
## [209,] 3 2
## [210,] 1 0
## [211,] 0 1
## [212,] 0 2
## [213,] 0 1
## [214,] 1 0
## [215,] 0 0
## [216,] 0 1
## [217,] 0 0
## [218,] 0 0
## [219,] 0 1
## [220,] 0 0
## [221,] 1 0
## [222,] 0 0
## [223,] 0 0
## [224,] 0 1Ahora tan sólo queda separar los géneros en dos variables
HH<-xgeneros[1:112,1] #separamos los hombres en la variable HH
MM<-xgeneros[1:112,2] #separamos las mujeres en la variable MMAsignar las edades
Edades<-c("[0-1)","[1-2)","[2-3)","[3-4)","[4-5)","[5-6)","[6-7)","[7-8)","[8-9)","[9-10)","[10-11)","[11-12)","[12-13)","[13-14)","[14-15)","[15-16)","[16-17)","[17-18)","[18-19)","[19-20)","[20-21)","[21-22)","[22-23)","[23-24)","[24-25)","[25-26)","[26-27)","[27-28)","[28-29)","[29-30)","[30-31)","[31-32)","[32-33)","[33-34)","[34-35)","[35-36)","[36-37)","[37-38)","[38-39)","[39-40)","[40-41)","[41-42)","[42-43)","[43-44)","[44-45)","[45-46)","[46-47)","[47-48)","[48-49)","[49-50)","[50-51)","[51-52)","[52-53)","[53-54)","[54-55)","[55-56)","[56-57)","[57-58)","[58-59)","[59-60)","[60-61)","[61-62)","[62-63)","[63-64)","[64-65)","[65-66)","[66-67)","[67-68)","[68-69)","[69-70)","[70-71)","[71-72)","[72-73)","[73-74)","[74-75)","[75-76)","[76-77)","[77-78)","[78-79)","[79-80)","[80-81)","[81-82)","[82-83)","[83-84)","[84-85)","[85-86)","[86-87)","[87-88)","[88-89)","[89-90)","[90-91)","[91-92)","[92-93)","[93-94)","[94-95)","[95-96)","[96-97)","[97-98)","[98-99)","[99-100)","[100-101)","[101-102)","[102-103)","[103-104)","[104-105)","[105-106)","[106-107)","[107-108)","[108-109)","[109-110)","[110-111)","[111-112]")Para proceder a su graficado
H1<-HH
M1<-MM
datos<-data.frame(H1,M1,Edades)
library(pyramid)
pyramid(datos,Llab="Homes",Rlab="Mulleres",Clab="Edad",main="Población Cambados 2023 \n Parroquia de St.ª Mariña-Cambados",Lcol="red", Rcol="blue", Cgap=0.5, Csize=0.8, Cstep=5)
Para llevar a cabo el graficado de las demás parroquias sólo debemos seguir los pasos precedentes y sustituir en la asignación datos$parroquia==100000 por los códigos de las otras parroquias (200000, 300000, 400000, 500000) y cambiar también la etiqueta de gráfico Clab=“Edad”,main=“Población Cambados 2023 \n Parroquia de St.ª Mariña-Cambados”, por la correspondiente