## Warning: package 'readr' was built under R version 4.4.2Article Link - https://projects.fivethirtyeight.com/redlining/
Dataset Link on Github - https://github.com/fivethirtyeight/data/blob/master/redlining/metro-grades.csv
Here we use the read_csv function for reading the csv file from Github. Then we compare the time taken to read CSV file using the tidyverse library and the R default fucntion which is read.csv. from the results
redlining_pop <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/fivethirtyeight/data/refs/heads/master/redlining/metro-grades.csv")
head(redlining_pop)## metro_area holc_grade white_pop black_pop hisp_pop asian_pop
## 1 Akron, OH A 24702 8624 956 688
## 2 Akron, OH B 41531 16499 2208 3367
## 3 Akron, OH C 73105 22847 3149 6291
## 4 Akron, OH D 6179 6921 567 455
## 5 Albany-Schenectady-Troy, NY A 16989 1818 1317 1998
## 6 Albany-Schenectady-Troy, NY B 26644 7094 4334 2509
## other_pop total_pop pct_white pct_black pct_hisp pct_asian pct_other lq_white
## 1 1993 36963 66.83 23.33 2.59 1.86 5.39 0.94
## 2 4211 67816 61.24 24.33 3.26 4.96 6.21 0.86
## 3 7302 112694 64.87 20.27 2.79 5.58 6.48 0.91
## 4 1022 15144 40.80 45.70 3.75 3.00 6.75 0.57
## 5 1182 23303 72.91 7.80 5.65 8.57 5.07 1.09
## 6 4650 45230 58.91 15.68 9.58 5.55 10.28 0.88
## lq_black lq_hisp lq_asian lq_other surr_area_white_pop surr_area_black_pop
## 1 1.41 1.00 0.46 0.97 304399 70692
## 2 1.47 1.26 1.23 1.11 304399 70692
## 3 1.23 1.08 1.38 1.16 304399 70692
## 4 2.76 1.45 0.74 1.21 304399 70692
## 5 0.66 0.77 1.21 0.72 387016 68371
## 6 1.33 1.30 0.78 1.47 387016 68371
## surr_area_hisp_pop surr_area_asian_pop surr_area_other_pop
## 1 11037 17295 23839
## 2 11037 17295 23839
## 3 11037 17295 23839
## 4 11037 17295 23839
## 5 42699 41112 40596
## 6 42699 41112 40596
## surr_area_pct_white surr_area_pct_black surr_area_pct_hisp
## 1 71.24 16.55 2.58
## 2 71.24 16.55 2.58
## 3 71.24 16.55 2.58
## 4 71.24 16.55 2.58
## 5 66.75 11.79 7.36
## 6 66.75 11.79 7.36
## surr_area_pct_asian surr_area_pct_other
## 1 4.05 5.58
## 2 4.05 5.58
## 3 4.05 5.58
## 4 4.05 5.58
## 5 7.09 7.00
## 6 7.09 7.00system.time(d<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/fivethirtyeight/data/refs/heads/master/redlining/metro-grades.csv"))## user system elapsed
## 0.00 0.00 0.32system.time(d<-read_csv("https://raw.githubusercontent.com/fivethirtyeight/data/refs/heads/master/redlining/metro-grades.csv"))## Rows: 551 Columns: 28
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (2): metro_area, holc_grade
## dbl (26): white_pop, black_pop, hisp_pop, asian_pop, other_pop, total_pop, p...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.## user system elapsed
## 0.10 0.07 0.66using dplyr, we can filter the rows from the dataframe using the filter function. We apply the filter to population dataframe based on other population column
## metro_area holc_grade white_pop
## 1 Akron, OH B 41531
## 2 Akron, OH C 73105
## 3 Albany-Schenectady-Troy, NY B 26644
## 4 Albany-Schenectady-Troy, NY C 56878
## 5 Albany-Schenectady-Troy, NY D 16806
## 6 Atlanta-Sandy Springs-Alpharetta, GA C 64172
## 7 Atlanta-Sandy Springs-Alpharetta, GA D 21317
## 8 Austin-Round Rock-Georgetown, TX B 27936
## 9 Baltimore-Columbia-Towson, MD B 61893
## 10 Baltimore-Columbia-Towson, MD C 49480
## 11 Baltimore-Columbia-Towson, MD D 45701
## 12 Battle Creek, MI C 15314
## 13 Binghamton, NY B 23858
## 14 Binghamton, NY C 22834
## 15 Boston-Cambridge-Newton, MA-NH A 39375
## 16 Boston-Cambridge-Newton, MA-NH B 170439
## 17 Boston-Cambridge-Newton, MA-NH C 452120
## 18 Boston-Cambridge-Newton, MA-NH D 179722
## 19 Buffalo-Cheektowaga, NY B 80832
## 20 Buffalo-Cheektowaga, NY C 59609
## 21 Canton-Massillon, OH B 17260
## 22 Chicago-Naperville-Elgin, IL-IN-WI A 46352
## 23 Chicago-Naperville-Elgin, IL-IN-WI B 202942
## 24 Chicago-Naperville-Elgin, IL-IN-WI C 579196
## 25 Chicago-Naperville-Elgin, IL-IN-WI D 250471
## 26 Cincinnati, OH-KY-IN C 35616
## 27 Cleveland-Elyria, OH A 48311
## 28 Cleveland-Elyria, OH B 100214
## 29 Cleveland-Elyria, OH C 155360
## 30 Cleveland-Elyria, OH D 28391
## 31 Columbus, OH B 52383
## 32 Columbus, OH C 68257
## 33 Columbus, OH D 16377
## 34 Dallas-Fort Worth-Arlington, TX A 50939
## 35 Dallas-Fort Worth-Arlington, TX B 43166
## 36 Dallas-Fort Worth-Arlington, TX C 50951
## 37 Dallas-Fort Worth-Arlington, TX D 22679
## 38 Davenport-Moline-Rock Island, IA-IL C 21021
## 39 Dayton-Kettering, OH B 18875
## 40 Dayton-Kettering, OH C 31008
## 41 Denver-Aurora-Lakewood, CO B 29789
## 42 Denver-Aurora-Lakewood, CO C 114180
## 43 Denver-Aurora-Lakewood, CO D 42365
## 44 Des Moines-West Des Moines, IA C 38390
## 45 Detroit-Warren-Dearborn, MI A 33745
## 46 Detroit-Warren-Dearborn, MI B 67214
## 47 Detroit-Warren-Dearborn, MI C 278844
## 48 Detroit-Warren-Dearborn, MI D 88546
## 49 Duluth, MN-WI C 17676
## 50 Erie, PA B 33288
## 51 Erie, PA C 27409
## 52 Evansville, IN-KY C 31500
## 53 Flint, MI C 11045
## 54 Flint, MI D 18679
## 55 Fort Wayne, IN C 23448
## 56 Grand Rapids-Kentwood, MI C 74531
## 57 Harrisburg-Carlisle, PA B 13967
## 58 Hartford-East Hartford-Middletown, CT B 20103
## 59 Hartford-East Hartford-Middletown, CT C 22480
## 60 Houston-The Woodlands-Sugar Land, TX B 25188
## 61 Houston-The Woodlands-Sugar Land, TX C 16996
## 62 Indianapolis-Carmel-Anderson, IN B 31069
## 63 Indianapolis-Carmel-Anderson, IN C 107449
## 64 Indianapolis-Carmel-Anderson, IN D 54827
## 65 Kalamazoo-Portage, MI C 14637
## 66 Kansas City, MO-KS C 49734
## 67 Kansas City, MO-KS D 41926
## 68 Lansing-East Lansing, MI C 36812
## 69 Lincoln, NE B 24405
## 70 Lincoln, NE C 30964
## 71 Los Angeles-Long Beach-Anaheim, CA A 105689
## 72 Los Angeles-Long Beach-Anaheim, CA B 247872
## 73 Los Angeles-Long Beach-Anaheim, CA C 533108
## 74 Los Angeles-Long Beach-Anaheim, CA D 172344
## 75 Louisville/Jefferson County, KY-IN C 42462
## 76 Louisville/Jefferson County, KY-IN D 19738
## 77 Madison, WI C 39031
## 78 Manchester-Nashua, NH C 31977
## 79 Miami-Fort Lauderdale-Pompano Beach, FL B 21523
## 80 Miami-Fort Lauderdale-Pompano Beach, FL C 25997
## 81 Miami-Fort Lauderdale-Pompano Beach, FL D 5731
## 82 Milwaukee-Waukesha, WI B 56900
## 83 Milwaukee-Waukesha, WI C 99810
## 84 Milwaukee-Waukesha, WI D 55179
## 85 Minneapolis-St. Paul-Bloomington, MN-WI A 54422
## 86 Minneapolis-St. Paul-Bloomington, MN-WI B 142550
## 87 Minneapolis-St. Paul-Bloomington, MN-WI C 92973
## 88 Minneapolis-St. Paul-Bloomington, MN-WI D 39558
## 89 Nashville-Davidson--Murfreesboro--Franklin, TN D 45131
## 90 New Haven-Milford, CT C 47616
## 91 New Orleans-Metairie, LA C 48025
## 92 New Orleans-Metairie, LA D 29081
## 93 New York-Newark-Jersey City, NY-NJ-PA A 205702
## 94 New York-Newark-Jersey City, NY-NJ-PA B 752223
## 95 New York-Newark-Jersey City, NY-NJ-PA C 1164087
## 96 New York-Newark-Jersey City, NY-NJ-PA D 914030
## 97 Oklahoma City, OK C 12323
## 98 Omaha-Council Bluffs, NE-IA A 38591
## 99 Omaha-Council Bluffs, NE-IA B 73234
## 100 Omaha-Council Bluffs, NE-IA C 21495
## 101 Peoria, IL C 13646
## 102 Philadelphia-Camden-Wilmington, PA-NJ-DE-MD A 39353
## 103 Philadelphia-Camden-Wilmington, PA-NJ-DE-MD B 192442
## 104 Philadelphia-Camden-Wilmington, PA-NJ-DE-MD C 104259
## 105 Philadelphia-Camden-Wilmington, PA-NJ-DE-MD D 210709
## 106 Pittsburgh, PA B 121234
## 107 Pittsburgh, PA C 110738
## 108 Pittsburgh, PA D 52948
## 109 Portland-Vancouver-Hillsboro, OR-WA B 63944
## 110 Portland-Vancouver-Hillsboro, OR-WA C 125734
## 111 Portland-Vancouver-Hillsboro, OR-WA D 38716
## 112 Providence-Warwick, RI-MA A 19746
## 113 Providence-Warwick, RI-MA B 62780
## 114 Providence-Warwick, RI-MA C 58997
## 115 Richmond, VA C 19374
## 116 Rochester, NY B 24215
## 117 Rochester, NY C 64342
## 118 Rockford, IL D 12012
## 119 Sacramento-Roseville-Folsom, CA C 30587
## 120 Saginaw, MI C 12404
## 121 Salt Lake City, UT B 40632
## 122 Salt Lake City, UT C 22032
## 123 Salt Lake City, UT D 19786
## 124 San Diego-Chula Vista-Carlsbad, CA B 48240
## 125 San Diego-Chula Vista-Carlsbad, CA C 77313
## 126 San Diego-Chula Vista-Carlsbad, CA D 22635
## 127 San Francisco-Oakland-Berkeley, CA A 34681
## 128 San Francisco-Oakland-Berkeley, CA B 107751
## 129 San Francisco-Oakland-Berkeley, CA C 173369
## 130 San Francisco-Oakland-Berkeley, CA D 109640
## 131 San Jose-Sunnyvale-Santa Clara, CA C 16361
## 132 San Jose-Sunnyvale-Santa Clara, CA D 9346
## 133 Scranton--Wilkes-Barre, PA A 27713
## 134 Seattle-Tacoma-Bellevue, WA B 160312
## 135 Seattle-Tacoma-Bellevue, WA C 129746
## 136 Seattle-Tacoma-Bellevue, WA D 53406
## 137 Sioux City, IA-NE-SD C 17378
## 138 South Bend-Mishawaka, IN-MI C 27288
## 139 Spokane-Spokane Valley, WA B 20842
## 140 Spokane-Spokane Valley, WA C 69523
## 141 Spokane-Spokane Valley, WA D 14712
## 142 Springfield, MO D 19179
## 143 St. Louis, MO-IL A 49210
## 144 St. Louis, MO-IL B 92515
## 145 St. Louis, MO-IL C 52876
## 146 St. Louis, MO-IL D 24435
## 147 Syracuse, NY B 32335
## 148 Syracuse, NY C 31144
## 149 Tampa-St. Petersburg-Clearwater, FL B 27945
## 150 Tampa-St. Petersburg-Clearwater, FL C 42280
## 151 Tampa-St. Petersburg-Clearwater, FL D 32163
## 152 Toledo, OH B 29029
## 153 Toledo, OH C 56046
## 154 Trenton-Princeton, NJ C 15438
## 155 Tulsa, OK A 12907
## 156 Tulsa, OK B 11066
## 157 Tulsa, OK C 8884
## 158 Tulsa, OK D 6893
## 159 Utica-Rome, NY C 21616
## 160 Virginia Beach-Norfolk-Newport News, VA-NC C 35394
## 161 Virginia Beach-Norfolk-Newport News, VA-NC D 12213
## 162 Wichita, KS D 19617
## 163 Youngstown-Warren-Boardman, OH-PA C 32498
## black_pop hisp_pop asian_pop other_pop total_pop pct_white pct_black
## 1 16499 2208 3367 4211 67816 61.24 24.33
## 2 22847 3149 6291 7302 112694 64.87 20.27
## 3 7094 4334 2509 4650 45230 58.91 15.68
## 4 16795 10357 6355 11153 101538 56.02 16.54
## 5 19581 6688 2191 4364 49630 33.86 39.45
## 6 31002 8144 6395 6149 115862 55.39 26.76
## 7 39254 4386 2688 3345 70991 30.03 55.29
## 8 1137 7228 5054 2145 43501 64.22 2.61
## 9 109091 8536 5565 9215 194300 31.85 56.15
## 10 90595 17851 5909 8271 172105 28.75 52.64
## 11 56107 11845 6455 5786 125894 36.30 44.57
## 12 4293 2326 615 2154 24702 62.00 17.38
## 13 3289 2270 1430 2205 33052 72.18 9.95
## 14 3361 2433 1672 2292 32594 70.06 10.31
## 15 2251 2258 4979 2889 51753 76.08 4.35
## 16 16978 16168 26299 17380 247264 68.93 6.87
## 17 136685 141563 111654 74007 916030 49.36 14.92
## 18 48748 92968 48110 28657 398204 45.13 12.24
## 19 37858 11286 7797 7587 145360 55.61 26.04
## 20 53497 19055 12422 8350 152934 38.98 34.98
## 21 6172 1548 107 2856 27944 61.77 22.09
## 22 8447 7773 3201 2630 68403 67.76 12.35
## 23 113905 90694 40663 17715 465918 43.56 24.45
## 24 447000 705314 75961 58074 1865546 31.05 23.96
## 25 297196 295129 63372 27927 934095 26.81 31.82
## 26 4566 4811 241 3364 48597 73.29 9.39
## 27 13445 2968 2272 3335 70331 68.69 19.12
## 28 54660 11665 3289 8045 177872 56.34 30.73
## 29 136527 40191 7910 17076 357064 43.51 38.24
## 30 73969 13274 3312 5349 124295 22.84 59.51
## 31 18843 5168 1889 4955 83239 62.93 22.64
## 32 27401 7531 3917 6751 113858 59.95 24.07
## 33 12059 2366 890 2172 33864 48.36 35.61
## 34 2651 7161 2929 2831 66512 76.59 3.99
## 35 8975 51345 3148 3755 110388 39.10 8.13
## 36 38908 106411 5769 5889 207927 24.50 18.71
## 37 23220 66845 2851 2812 118407 19.15 19.61
## 38 3986 3474 507 2320 31309 67.14 12.73
## 39 15952 2153 681 2578 40238 46.91 39.64
## 40 13124 3598 620 3286 51635 60.05 25.42
## 41 1400 3831 893 2130 38043 78.30 3.68
## 42 6878 24668 4492 9134 159351 71.65 4.32
## 43 6691 32194 2750 4547 88548 47.84 7.56
## 44 8870 11152 5120 3443 66976 57.32 13.24
## 45 37381 2040 900 2935 77002 43.82 48.55
## 46 105556 6561 1444 7328 188103 35.73 56.12
## 47 235388 45758 13811 30258 604058 46.16 38.97
## 48 116045 37980 11152 13607 267328 33.12 43.41
## 49 1197 741 381 2234 22228 79.52 5.39
## 50 3697 2536 882 2703 43106 77.22 8.58
## 51 7863 3721 1370 2908 43271 63.34 18.17
## 52 5833 1939 238 3127 42639 73.88 13.68
## 53 14044 1614 138 2125 28966 38.13 48.48
## 54 9305 1847 133 2527 32492 57.49 28.64
## 55 11063 9750 1364 3325 48950 47.90 22.60
## 56 18549 25847 3183 7190 129299 57.64 14.35
## 57 13841 7966 1489 2404 39667 35.21 34.89
## 58 14231 15961 1387 2217 53900 37.30 26.40
## 59 35157 58399 4120 5621 125778 17.87 27.95
## 60 5107 27135 2931 2451 62811 40.10 8.13
## 61 9825 62096 2045 2164 93125 18.25 10.55
## 62 7302 4537 1567 2629 47103 65.96 15.50
## 63 83952 33853 5151 12410 242816 44.25 34.57
## 64 29069 17932 1998 5864 109690 49.98 26.50
## 65 7823 3288 358 2380 28486 51.38 27.46
## 66 30796 26443 3353 6891 117217 42.43 26.27
## 67 42276 44246 4623 7939 141011 29.73 29.98
## 68 14721 10209 2361 5664 69767 52.76 21.10
## 69 2258 4199 1602 2519 34983 69.76 6.46
## 70 3176 6178 2977 3209 46504 66.58 6.83
## 71 12769 24966 31932 11471 186826 56.57 6.83
## 72 57465 228153 81961 32785 648236 38.24 8.86
## 73 205869 1233028 355088 91402 2418494 22.04 8.51
## 74 88680 741481 119721 38578 1160805 14.85 7.64
## 75 31762 5173 1945 4932 86274 49.22 36.82
## 76 21738 1805 835 2582 46698 42.27 46.55
## 77 1976 3338 5468 2946 52759 73.98 3.75
## 78 2440 5977 1663 2283 44340 72.12 5.50
## 79 5111 44671 1305 2735 75345 28.57 6.78
## 80 14078 120894 2416 4752 168137 15.46 8.37
## 81 37805 75763 546 2004 121849 4.70 31.03
## 82 24711 9262 3411 4836 99120 57.41 24.93
## 83 91603 50236 9649 12327 263626 37.86 34.75
## 84 35108 47596 5823 7121 150828 36.58 23.28
## 85 2380 2850 2653 3780 66086 82.35 3.60
## 86 21767 21138 11676 14591 211722 67.33 10.28
## 87 53600 29830 30944 15626 222973 41.70 24.04
## 88 30475 9175 11681 6144 97032 40.77 31.41
## 89 29886 9290 2429 4133 90869 49.67 32.89
## 90 40240 51420 5311 7520 152107 31.30 26.46
## 91 28576 8976 1414 4242 91233 52.64 31.32
## 92 55441 7192 1199 4235 97149 29.93 57.07
## 93 31768 36632 24816 14949 313867 65.54 10.12
## 94 346677 503237 214336 86779 1903251 39.52 18.21
## 95 894704 1492338 767862 239048 4558038 25.54 19.63
## 96 781692 1029074 339307 153671 3217775 28.41 24.29
## 97 8075 19552 1214 3904 45068 27.34 17.92
## 98 4137 4707 2953 2937 53325 72.37 7.76
## 99 22628 32872 3931 8499 141164 51.88 16.03
## 100 7297 19256 1412 2454 51914 41.41 14.06
## 101 10521 3411 454 2171 30203 45.18 34.83
## 102 36088 9329 7290 4408 96470 40.79 37.41
## 103 211220 96146 43182 26410 569401 33.80 37.10
## 104 179683 79519 16407 15719 395587 26.36 45.42
## 105 202592 83584 44126 23221 564232 37.34 35.91
## 106 23918 5992 9270 9167 169582 71.49 14.10
## 107 42730 6521 6072 10195 176256 62.83 24.24
## 108 34640 3352 3127 5592 99658 53.13 34.76
## 109 2422 5525 3552 6957 82400 77.60 2.94
## 110 9895 20188 14595 17162 187575 67.03 5.28
## 111 3192 4796 3101 4857 54662 70.83 5.84
## 112 2089 4731 1524 3093 31182 63.32 6.70
## 113 14997 51194 6393 15038 150402 41.74 9.97
## 114 19016 72242 8549 11756 170561 34.59 11.15
## 115 13623 1886 846 2017 37745 51.33 36.09
## 116 14682 4947 1811 2507 48161 50.28 30.48
## 117 48070 30238 4395 8099 155143 41.47 30.98
## 118 10910 9816 850 2064 35653 33.69 30.60
## 119 5424 18434 5032 5366 64843 47.17 8.36
## 120 17652 5942 150 2242 38390 32.31 45.98
## 121 750 5960 1955 3530 52827 76.91 1.42
## 122 936 8788 2034 2836 36625 60.16 2.55
## 123 2425 19269 2777 4972 49228 40.19 4.93
## 124 1952 12656 4150 5125 72122 66.89 2.71
## 125 12765 60394 16176 11062 177711 43.51 7.18
## 126 18273 92320 18688 6796 158711 14.26 11.51
## 127 1588 4081 9715 4808 54873 63.20 2.89
## 128 16766 28223 78623 19076 250439 43.02 6.69
## 129 44514 89892 109533 31959 449266 38.59 9.91
## 130 48363 93222 85612 24286 361123 30.36 13.39
## 131 1649 20398 7654 2818 48880 33.47 3.37
## 132 1812 24840 7765 2070 45833 20.39 3.95
## 133 4962 9614 743 2009 45041 61.53 11.02
## 134 6296 16231 25415 20483 228736 70.09 2.75
## 135 24703 22566 36646 24340 238000 54.52 10.38
## 136 13212 12930 19644 10966 110159 48.48 11.99
## 137 1341 7154 877 2180 28929 60.07 4.63
## 138 12112 9812 585 3909 53706 50.81 22.55
## 139 448 1480 435 2262 25467 81.84 1.76
## 140 2689 6960 2480 10794 92446 75.20 2.91
## 141 863 1710 728 2708 20722 71.00 4.17
## 142 1756 1601 229 2539 25304 75.80 6.94
## 143 12504 2524 4225 3411 71874 68.47 17.40
## 144 74109 9092 8445 9960 194121 47.66 38.18
## 145 68455 6392 3166 7247 138137 38.28 49.56
## 146 41450 5363 1391 3859 76499 31.94 54.18
## 147 10682 4552 3458 3649 54676 59.14 19.54
## 148 19700 6178 4366 5210 66596 46.77 29.58
## 149 2559 6359 1024 2038 39924 69.99 6.41
## 150 19204 8881 1570 4007 75941 55.67 25.29
## 151 35900 20712 2471 4348 95594 33.65 37.55
## 152 16868 4294 465 3413 54069 53.69 31.20
## 153 26023 12430 640 7009 102149 54.87 25.48
## 154 20036 33975 1465 2134 73048 21.13 27.43
## 155 897 1031 200 2303 17337 74.45 5.17
## 156 2223 1339 390 2746 17764 62.29 12.51
## 157 2374 6341 268 3207 21074 42.15 11.27
## 158 5020 5381 231 3776 21300 32.36 23.57
## 159 6117 5102 5377 2013 40225 53.74 15.21
## 160 41538 6807 2375 6451 92564 38.24 44.87
## 161 47265 4093 1331 3820 68722 17.77 68.78
## 162 7801 16744 981 3671 48815 40.19 15.98
## 163 14924 4263 252 3631 55569 58.48 26.86
## pct_hisp pct_asian pct_other lq_white lq_black lq_hisp lq_asian lq_other
## 1 3.26 4.96 6.21 0.86 1.47 1.26 1.23 1.11
## 2 2.79 5.58 6.48 0.91 1.23 1.08 1.38 1.16
## 3 9.58 5.55 10.28 0.88 1.33 1.30 0.78 1.47
## 4 10.20 6.26 10.98 0.84 1.40 1.39 0.88 1.57
## 5 13.48 4.42 8.79 0.51 3.35 1.83 0.62 1.26
## 6 7.03 5.52 5.31 1.50 0.59 0.84 1.16 1.22
## 7 6.18 3.79 4.71 0.81 1.21 0.74 0.79 1.09
## 8 16.62 11.62 4.93 1.02 0.59 0.85 1.42 0.99
## 9 4.39 2.86 4.74 0.85 1.26 0.54 0.58 0.98
## 10 10.37 3.43 4.81 0.77 1.18 1.27 0.70 0.99
## 11 9.41 5.13 4.60 0.97 1.00 1.16 1.04 0.95
## 12 9.42 2.49 8.72 0.93 1.16 1.37 0.58 1.18
## 13 6.87 4.33 6.67 0.98 1.30 1.08 0.69 1.15
## 14 7.47 5.13 7.03 0.95 1.34 1.18 0.82 1.22
## 15 4.36 9.62 5.58 1.20 0.56 0.33 0.99 0.88
## 16 6.54 10.64 7.03 1.09 0.89 0.50 1.10 1.11
## 17 15.45 12.19 8.08 0.78 1.93 1.18 1.26 1.28
## 18 23.35 12.08 7.20 0.71 1.59 1.79 1.25 1.14
## 19 7.76 5.36 5.22 0.85 1.51 1.10 0.95 1.11
## 20 12.46 8.12 5.46 0.60 2.03 1.76 1.44 1.16
## 21 5.54 0.38 10.22 0.90 1.18 1.31 0.75 1.25
## 22 11.36 4.68 3.84 1.39 0.74 0.48 0.64 1.13
## 23 19.47 8.73 3.80 0.89 1.46 0.82 1.19 1.12
## 24 37.81 4.07 3.11 0.64 1.44 1.59 0.56 0.92
## 25 31.60 6.78 2.99 0.55 1.91 1.33 0.92 0.88
## 26 9.90 0.50 6.92 1.07 0.51 1.99 0.16 1.35
## 27 4.22 3.23 4.74 1.08 0.87 0.63 1.06 1.09
## 28 6.56 1.85 4.52 0.88 1.39 0.99 0.61 1.04
## 29 11.26 2.22 4.78 0.68 1.73 1.69 0.73 1.10
## 30 10.68 2.66 4.30 0.36 2.70 1.61 0.87 0.99
## 31 6.21 2.27 5.95 1.13 0.85 0.86 0.47 1.07
## 32 6.61 3.44 5.93 1.07 0.91 0.91 0.72 1.06
## 33 6.99 2.63 6.41 0.87 1.34 0.97 0.55 1.15
## 34 10.77 4.40 4.26 2.08 0.21 0.33 0.62 1.05
## 35 46.51 2.85 3.40 1.06 0.43 1.41 0.40 0.84
## 36 51.18 2.77 2.83 0.66 0.98 1.56 0.39 0.70
## 37 56.45 2.41 2.37 0.52 1.03 1.72 0.34 0.58
## 38 11.10 1.62 7.41 1.00 0.96 1.00 0.67 1.20
## 39 5.35 1.69 6.41 0.81 1.33 1.10 1.06 1.09
## 40 6.97 1.20 6.36 1.04 0.86 1.44 0.75 1.08
## 41 10.07 2.35 5.60 1.35 0.56 0.38 0.67 1.03
## 42 15.48 2.82 5.73 1.24 0.66 0.58 0.81 1.05
## 43 36.36 3.11 5.14 0.83 1.16 1.36 0.89 0.94
## 44 16.65 7.64 5.14 0.90 1.26 1.15 1.20 1.00
## 45 2.65 1.17 3.81 0.77 1.79 0.49 0.20 0.81
## 46 3.49 0.77 3.90 0.63 2.07 0.65 0.13 0.82
## 47 7.58 2.29 5.01 0.81 1.44 1.40 0.39 1.06
## 48 14.21 4.17 5.09 0.58 1.60 2.63 0.72 1.07
## 49 3.33 1.71 10.05 0.93 1.98 1.54 1.27 1.28
## 50 5.88 2.05 6.27 1.04 0.80 0.97 0.61 1.14
## 51 8.60 3.17 6.72 0.85 1.70 1.42 0.94 1.22
## 52 4.55 0.56 7.33 1.00 0.94 1.10 0.81 1.04
## 53 5.57 0.48 7.34 0.67 1.56 1.24 0.47 1.19
## 54 5.68 0.41 7.78 1.00 0.92 1.26 0.41 1.26
## 55 19.92 2.79 6.79 0.97 1.03 1.34 0.38 1.08
## 56 19.99 2.46 5.56 0.92 1.09 1.27 0.79 1.06
## 57 20.08 3.75 6.06 0.68 1.55 1.47 0.61 1.12
## 58 29.61 2.57 4.11 0.80 1.46 1.16 0.43 0.99
## 59 46.43 3.28 4.47 0.39 1.55 1.83 0.54 1.08
## 60 43.20 4.67 3.90 1.35 0.43 1.02 0.80 1.21
## 61 66.68 2.20 2.32 0.62 0.56 1.58 0.38 0.72
## 62 9.63 3.33 5.58 1.35 0.54 0.70 0.88 1.12
## 63 13.94 2.12 5.11 0.90 1.22 1.01 0.56 1.02
## 64 16.35 1.82 5.35 1.02 0.93 1.19 0.48 1.07
## 65 11.54 1.26 8.36 0.86 1.27 1.34 0.58 1.10
## 66 22.56 2.86 5.88 0.82 1.21 1.29 1.03 0.96
## 67 31.38 3.28 5.63 0.57 1.38 1.80 1.18 0.92
## 68 14.63 3.38 8.12 0.90 1.18 1.37 0.57 1.18
## 69 12.00 4.58 7.20 0.93 1.27 1.26 0.95 1.21
## 70 13.29 6.40 6.90 0.89 1.35 1.40 1.32 1.16
## 71 13.36 17.09 6.14 2.24 1.06 0.28 1.02 1.53
## 72 35.20 12.64 5.06 1.52 1.38 0.74 0.76 1.26
## 73 50.98 14.68 3.78 0.87 1.32 1.07 0.88 0.94
## 74 63.88 10.31 3.32 0.59 1.19 1.34 0.62 0.83
## 75 6.00 2.25 5.72 0.90 1.20 0.84 0.90 1.08
## 76 3.87 1.79 5.53 0.78 1.52 0.54 0.71 1.04
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## 14 7.67 6.34 6.27
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## 17 7.71 13.08 9.68
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## 20 17.20 7.09 5.63
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## 23 16.69 23.84 7.34
## 24 16.69 23.84 7.34
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## 28 22.04 6.65 3.05
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## 161 42.53 7.75 3.11
## 162 16.22 25.58 3.53
## 163 14.69 4.74 0.79
## surr_area_pct_other
## 1 5.58
## 2 5.58
## 3 7.00
## 4 7.00
## 5 7.00
## 6 4.34
## 7 4.34
## 8 4.98
## 9 4.85
## 10 4.85
## 11 4.85
## 12 7.38
## 13 5.78
## 14 5.78
## 15 6.31
## 16 6.31
## 17 6.31
## 18 6.31
## 19 4.70
## 20 4.70
## 21 8.20
## 22 3.39
## 23 3.39
## 24 3.39
## 25 3.39
## 26 5.13
## 27 4.36
## 28 4.36
## 29 4.36
## 30 4.36
## 31 5.58
## 32 5.58
## 33 5.58
## 34 4.06
## 35 4.06
## 36 4.06
## 37 4.06
## 38 6.20
## 39 5.90
## 40 5.90
## 41 5.44
## 42 5.44
## 43 5.44
## 44 5.15
## 45 4.73
## 46 4.73
## 47 4.73
## 48 4.73
## 49 7.83
## 50 5.49
## 51 5.49
## 52 7.03
## 53 6.17
## 54 6.17
## 55 6.26
## 56 5.27
## 57 5.42
## 58 4.15
## 59 4.15
## 60 3.22
## 61 3.22
## 62 4.99
## 63 4.99
## 64 4.99
## 65 7.60
## 66 6.11
## 67 6.11
## 68 6.88
## 69 5.93
## 70 5.93
## 71 4.00
## 72 4.00
## 73 4.00
## 74 4.00
## 75 5.31
## 76 5.31
## 77 5.47
## 78 4.88
## 79 2.49
## 80 2.49
## 81 2.49
## 82 4.55
## 83 4.55
## 84 4.55
## 85 6.19
## 86 6.19
## 87 6.19
## 88 6.19
## 89 4.14
## 90 4.31
## 91 4.22
## 92 4.22
## 93 4.62
## 94 4.62
## 95 4.62
## 96 4.62
## 97 9.59
## 98 5.65
## 99 5.65
## 100 5.65
## 101 6.13
## 102 4.30
## 103 4.30
## 104 4.30
## 105 4.30
## 106 4.63
## 107 4.63
## 108 4.63
## 109 8.62
## 110 8.62
## 111 8.62
## 112 6.87
## 113 6.87
## 114 6.87
## 115 4.85
## 116 4.84
## 117 4.84
## 118 5.60
## 119 8.70
## 120 5.39
## 121 7.76
## 122 7.76
## 123 7.76
## 124 6.43
## 125 6.43
## 126 6.43
## 127 6.93
## 128 6.93
## 129 6.93
## 130 6.93
## 131 5.19
## 132 5.19
## 133 4.05
## 134 9.83
## 135 9.83
## 136 9.83
## 137 6.82
## 138 6.05
## 139 10.57
## 140 10.57
## 141 10.57
## 142 8.86
## 143 4.95
## 144 4.95
## 145 4.95
## 146 4.95
## 147 6.68
## 148 6.68
## 149 4.85
## 150 4.85
## 151 4.85
## 152 5.81
## 153 5.81
## 154 3.50
## 155 15.52
## 156 15.52
## 157 15.52
## 158 15.52
## 159 4.62
## 160 6.44
## 161 6.44
## 162 7.47
## 163 4.94Just as we filtered the rows of the dataframe in the above example, we can use select function to filter columns of the dataframe. If you want only specific columns rather than the whole set of columns we can use select function from dplyr.Here I filter black, white, asian, hispanian, other, and total population.
## white_pop black_pop hisp_pop asian_pop other_pop total_pop
## 1 24702 8624 956 688 1993 36963
## 2 41531 16499 2208 3367 4211 67816
## 3 73105 22847 3149 6291 7302 112694
## 4 6179 6921 567 455 1022 15144
## 5 16989 1818 1317 1998 1182 23303
## 6 26644 7094 4334 2509 4650 45230
## 7 56878 16795 10357 6355 11153 101538
## 8 16806 19581 6688 2191 4364 49630
## 9 1076 71 367 21 82 1616
## 10 16774 1962 7935 731 1396 28798
## 11 4347 718 2967 184 346 8561
## 12 2864 301 1625 85 252 5127
## 13 421 1 17 4 18 460
## 14 6612 166 117 55 318 7268
## 15 23472 1174 490 118 1554 26808
## 16 3920 267 71 24 268 4551
## 17 6107 297 1687 215 622 8927
## 18 7139 868 4223 150 732 13113
## 19 2140 775 5538 131 320 8904
## 20 5865 2511 16643 764 909 26692
## 21 4557 86 163 46 204 5055
## 22 6359 533 358 84 431 7765
## 23 18708 2792 1780 251 1624 25156
## 24 3209 1527 267 55 350 5408
## 25 9903 729 602 497 623 12354
## 26 26370 5071 1959 1624 1772 36797
## 27 64172 31002 8144 6395 6149 115862
## 28 21317 39254 4386 2688 3345 70991
## 29 631 6 55 20 49 761
## 30 7354 520 2499 1791 494 12659
## 31 14269 8980 12902 3555 1421 41128
## 32 1730 7503 3766 324 610 13933
## 33 758 27 21 7 35 847
## 34 1775 242 101 30 96 2244
## 35 4011 1470 318 111 316 6227
## 36 2885 8086 365 240 556 12131
## 37 21180 591 3840 3073 1457 30142
## 38 27936 1137 7228 5054 2145 43501
## 39 7685 594 2028 807 534 11648
## 40 16726 2732 7514 1422 1596 29990
## 41 14716 16262 1303 2259 1855 36397
## 42 61893 109091 8536 5565 9215 194300
## 43 49480 90595 17851 5909 8271 172105
## 44 45701 56107 11845 6455 5786 125894
## 45 810 86 39 47 54 1036
## 46 1160 349 99 103 137 1848
## 47 15314 4293 2326 615 2154 24702
## 48 3240 1141 580 41 504 5505
## 49 621 5 36 3 21 686
## 50 1694 46 181 15 95 2030
## 51 9841 306 1160 60 759 12126
## 52 11449 562 1544 69 1088 14711
## 53 899 5122 1660 106 170 7957
## 54 2546 11656 14156 1247 644 30248
## 55 523 2992 1408 34 149 5107
## 56 355 3473 856 18 159 4860
## 57 2255 183 170 186 176 2970
## 58 23858 3289 2270 1430 2205 33052
## 59 22834 3361 2433 1672 2292 32594
## 60 1512 473 261 104 205 2554
## 61 5709 43 106 66 142 6065
## 62 14948 6285 706 325 745 23009
## 63 17363 28889 2665 1106 1667 51690
## 64 8383 59889 4502 590 1931 75295
## 65 39375 2251 2258 4979 2889 51753
## 66 170439 16978 16168 26299 17380 247264
## 67 452120 136685 141563 111654 74007 916030
## 68 179722 48748 92968 48110 28657 398204
## 69 15079 1122 2539 2266 875 21881
## 70 21589 4396 10995 3950 1596 42526
## 71 12261 4626 13082 2597 1195 33760
## 72 2198 3478 6495 794 429 13393
## 73 15865 2173 969 640 908 20555
## 74 80832 37858 11286 7797 7587 145360
## 75 59609 53497 19055 12422 8350 152934
## 76 4726 5175 2977 206 840 13924
## 77 2486 409 95 17 209 3217
## 78 17260 6172 1548 107 2856 27944
## 79 10272 5386 1045 27 1901 18632
## 80 1375 1429 187 3 332 3327
## 81 3254 187 71 83 235 3829
## 82 5858 1614 204 164 633 8472
## 83 7549 1931 262 134 815 10692
## 84 2330 956 84 43 288 3701
## 85 8651 387 388 188 299 9913
## 86 8739 737 616 353 530 10974
## 87 13978 5705 1498 1008 1108 23297
## 88 10070 7462 1454 987 959 20932
## 89 4738 449 389 96 226 5898
## 90 12131 5352 1187 196 917 19784
## 91 11770 10500 6125 228 1289 29911
## 92 5340 5664 1409 212 578 13203
## 93 46352 8447 7773 3201 2630 68403
## 94 202942 113905 90694 40663 17715 465918
## 95 579196 447000 705314 75961 58074 1865546
## 96 250471 297196 295129 63372 27927 934095
## 97 10921 231 460 153 479 12243
## 98 26682 1389 1600 235 1979 31885
## 99 35616 4566 4811 241 3364 48597
## 100 5984 2281 1899 78 792 11034
## 101 48311 13445 2968 2272 3335 70331
## 102 100214 54660 11665 3289 8045 177872
## 103 155360 136527 40191 7910 17076 357064
## 104 28391 73969 13274 3312 5349 124295
## 105 1861 39 69 34 61 2064
## 106 4417 340 145 99 170 5172
## 107 6956 1044 316 273 331 8920
## 108 6235 3597 544 419 520 11316
## 109 270 50 16 7 23 366
## 110 1656 687 160 26 160 2688
## 111 2191 3493 435 42 416 6576
## 112 2850 7320 942 55 564 11730
## 113 23756 2731 1205 477 1547 29715
## 114 52383 18843 5168 1889 4955 83239
## 115 68257 27401 7531 3917 6751 113858
## 116 16377 12059 2366 890 2172 33864
## 117 50939 2651 7161 2929 2831 66512
## 118 43166 8975 51345 3148 3755 110388
## 119 50951 38908 106411 5769 5889 207927
## 120 22679 23220 66845 2851 2812 118407
## 121 1565 33 139 20 98 1856
## 122 14713 1784 1530 325 1035 19386
## 123 21021 3986 3474 507 2320 31309
## 124 3956 1295 763 63 480 6558
## 125 15825 3675 774 440 1182 21897
## 126 18875 15952 2153 681 2578 40238
## 127 31008 13124 3598 620 3286 51635
## 128 8883 10786 1072 179 1347 22269
## 129 2114 309 87 17 151 2678
## 130 4144 3364 219 37 611 8375
## 131 6298 6624 491 70 1146 14630
## 132 2030 2250 153 22 434 4888
## 133 10605 270 962 294 730 12860
## 134 29789 1400 3831 893 2130 38043
## 135 114180 6878 24668 4492 9134 159351
## 136 42365 6691 32194 2750 4547 88548
## 137 24197 1940 1902 929 1588 30556
## 138 17859 3533 4797 1786 1564 29540
## 139 38390 8870 11152 5120 3443 66976
## 140 18942 5498 7883 2929 1945 37197
## 141 33745 37381 2040 900 2935 77002
## 142 67214 105556 6561 1444 7328 188103
## 143 278844 235388 45758 13811 30258 604058
## 144 88546 116045 37980 11152 13607 267328
## 145 2980 165 98 15 155 3413
## 146 15072 2179 1007 182 1303 19743
## 147 5953 267 203 54 314 6792
## 148 2880 375 173 20 217 3664
## 149 7176 102 157 164 517 8117
## 150 14291 468 393 231 1383 16767
## 151 17676 1197 741 381 2234 22228
## 152 5730 191 168 78 631 6798
## 153 2448 187 341 88 200 3263
## 154 1354 362 223 44 137 2121
## 155 8233 6025 3967 861 937 20023
## 156 2335 6477 2546 305 522 12185
## 157 1123 51 3910 47 93 5224
## 158 1618 290 22147 90 253 24399
## 159 936 271 11827 140 215 13389
## 160 602 193 14977 38 140 15950
## 161 277 31 21 2 20 351
## 162 7613 849 433 102 662 9659
## 163 15224 1702 854 150 1701 19631
## 164 3554 507 186 19 387 4653
## 165 4305 102 96 87 156 4746
## 166 33288 3697 2536 882 2703 43106
## 167 27409 7863 3721 1370 2908 43271
## 168 5358 3113 1432 681 909 11492
## 169 4098 232 145 57 292 4824
## 170 1764 1135 159 11 257 3325
## 171 31500 5833 1939 238 3127 42639
## 172 6788 2838 496 49 1066 11238
## 173 593 140 36 21 64 854
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