20190718

2009년-2019년

1. 가구 수 불러오기

## Warning: package 'readxl' was built under R version 3.6.1
## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    187 obs. of  9 variables:
##  $ 기간           : chr  "2009" "2009" "2009" "2009" ...
##  $ 가구주의 연령별: chr  "합계" "19세이하" "20~24세" "25~29세" ...
##  $ 계             : num  3521545 13221 95972 276594 350195 ...
##  $ 1인 가구       : num  834678 9817 67297 160245 120648 ...
##  $ 2인 가구       : num  761338 2515 22516 79881 95308 ...
##  $ 3인 가구       : num  788211 571 4585 27266 80960 ...
##  $ 4인 가구       : num  856685 175 1108 7128 42909 ...
##  $ 5인 가구       : num  221487 133 415 1682 8342 ...
##  $ 6인이상 가구   : num  59146 10 51 392 2028 ...

2. 합계만 가져오기

## [1] "기간"            "가구주의 연령별" "계"              "1인 가구"       
## [5] "2인 가구"        "3인 가구"        "4인 가구"        "5인 가구"       
## [9] "6인이상 가구"
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.1
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

3. long format -gather

4. 비율- transmute

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    11 obs. of  9 variables:
##  $ 기간           : chr  "2009" "2010" "2011" "2012" ...
##  $ 가구주의 연령별: chr  "합계" "합계" "합계" "합계" ...
##  $ 계             : num  3521545 3573370 3633539 3656490 3691709 ...
##  $ 1인 가구       : num  834678 881405 920414 951299 983558 ...
##  $ 2인 가구       : num  761338 787589 813800 834146 857119 ...
##  $ 3인 가구       : num  788211 801045 817509 824364 834664 ...
##  $ 4인 가구       : num  856685 827032 812354 787815 766781 ...
##  $ 5인 가구       : num  221487 212849 206358 197547 189705 ...
##  $ 6인이상 가구   : num  59146 63450 63104 61319 59882 ...

2000년-2019년

1. 가구 수 불러오기

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    340 obs. of  9 variables:
##  $ 기간           : chr  "2000" "2000" "2000" "2000" ...
##  $ 가구주의 연령별: chr  "합계" "19세이하" "20~24세" "25~29세" ...
##  $ 계             : num  3120733 11900 88458 275889 402084 ...
##  $ 1인 가구       : num  508761 7258 51332 110246 77635 ...
##  $ 2인 가구       : num  529620 3455 26850 88597 78940 ...
##  $ 3인 가구       : num  678503 807 7546 53368 116913 ...
##  $ 4인 가구       : num  1001594 232 1920 18396 103070 ...
##  $ 5인 가구       : num  315871 138 733 4238 20296 ...
##  $ 6인이상 가구   : num  86384 10 77 1044 5230 ...

2. 합계만 가져오기

## [1] "기간"            "가구주의 연령별" "계"              "1인 가구"       
## [5] "2인 가구"        "3인 가구"        "4인 가구"        "5인 가구"       
## [9] "6인이상 가구"

3. long format -gather

4. 비율- transmute

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    20 obs. of  9 variables:
##  $ 기간           : chr  "2000" "2001" "2002" "2003" ...
##  $ 가구주의 연령별: chr  "합계" "합계" "합계" "합계" ...
##  $ 계             : num  3120733 3159543 3211919 3262476 3307286 ...
##  $ 1인 가구       : num  508761 552135 592715 633317 670410 ...
##  $ 2인 가구       : num  529620 557128 583305 609880 634550 ...
##  $ 3인 가구       : num  678503 686697 697714 708530 718536 ...
##  $ 4인 가구       : num  1001594 983003 974370 963886 953426 ...
##  $ 5인 가구       : num  315871 299687 287571 275333 263502 ...
##  $ 6인이상 가구   : num  86384 80893 76244 71530 66862 ...

minhee

2019 7 18