मैं सिर्फ एक आर पैकेज totalcensus (https://github.com/GL-Li/totalcensus) कहा जाता है, जिसके साथ आप आसानी से दस वर्ष की जनगणना और एसीएस सर्वेक्षण में कोई भी डेटा निकाल सकते हैं लिखा था।
यदि आप अभी भी परवाह करते हैं तो इस पुराने प्रश्न के लिए, आप कुल आबादी (डिफ़ॉल्ट रूप से) और दशकों की जनगणना 2010 या 2015 एसीएस 5-वर्ष सर्वेक्षण के राष्ट्रीय डेटा से अन्य जातियों की आबादी प्राप्त कर सकते हैं।
2015 से एसीएस 5-वर्षीय सर्वेक्षण।download_census("decennial", 2010, "US") साथ
zip_acs5 <- read_acs5year(
year = 2015,
states = "US",
geo_headers = "ZCTA5",
table_contents = c(
"white = B02001_002",
"black = B02001_003",
"asian = B02001_005"
),
summary_level = "860"
)
# GEOID lon lat ZCTA5 state population white black asian GEOCOMP SUMLEV NAME
# 1: 86000US01001 -72.62827 42.06233 01001 NA 17438 16014 230 639 all 860 ZCTA5 01001
# 2: 86000US01002 -72.45851 42.36398 01002 NA 29780 23333 1399 3853 all 860 ZCTA5 01002
# 3: 86000US01003 -72.52411 42.38994 01003 NA 11241 8967 699 1266 all 860 ZCTA5 01003
# 4: 86000US01005 -72.10660 42.41885 01005 NA 5201 5062 40 81 all 860 ZCTA5 01005
# 5: 86000US01007 -72.40047 42.27901 01007 NA 14838 14086 104 330 all 860 ZCTA5 01007
# ---
# 32985: 86000US99923 -130.04103 56.00232 99923 NA 13 13 0 0 all 860 ZCTA5 99923
# 32986: 86000US99925 -132.94593 55.55020 99925 NA 826 368 7 0 all 860 ZCTA5 99925
# 32987: 86000US99926 -131.47074 55.13807 99926 NA 1711 141 0 2 all 860 ZCTA5 99926
# 32988: 86000US99927 -133.45792 56.23906 99927 NA 123 114 0 0 all 860 ZCTA5 99927
# 32989: 86000US99929 -131.60683 56.41383 99929 NA 2365 1643 5 60 all 860 ZCTA5 99929
जनगणना से 2010 डाउनलोड राष्ट्रीय डेटा और उसके बाद: download_census("acs5year", 2015, "US") साथ राष्ट्रीय डेटा डाउनलोड करें और उसके बाद
zip_2010 <- read_decennial(
year = 2010,
states = "US",
table_contents = c(
"white = P0030002",
"black = P0030003",
"asian = P0030005"
),
geo_headers = "ZCTA5",
summary_level = "860"
)
# lon lat ZCTA5 state population white black asian GEOCOMP SUMLEV
# 1: -66.74996 18.18056 00601 NA 18570 17285 572 5 all 860
# 2: -67.17613 18.36227 00602 NA 41520 35980 2210 22 all 860
# 3: -67.11989 18.45518 00603 NA 54689 45348 4141 85 all 860
# 4: -66.93291 18.15835 00606 NA 6615 5883 314 3 all 860
# 5: -67.12587 18.29096 00610 NA 29016 23796 2083 37 all 860
# ---
# 33116: -130.04103 56.00232 99923 NA 87 79 0 0 all 860
# 33117: -132.94593 55.55020 99925 NA 819 350 2 4 all 860
# 33118: -131.47074 55.13807 99926 NA 1460 145 6 2 all 860
# 33119: -133.45792 56.23906 99927 NA 94 74 0 0 all 860
# 33120: -131.60683 56.41383 99929 NA 2338 1691 3 33 all 860
स्रोत
2017-12-05 14:00:37
हालांकि, किसी को एक गैर मालिकाना ज़िप एमएसए सूची के जानता है कि अगर मैं था इसे देखने से खुश रहो। –
जनगणना ब्यूरो यह कहना पसंद करता है कि "हम ज़िप कोड नहीं छूते हैं, हमसे मत पूछें", लेकिन बहुत नीचे नीचे http://www.census.gov/population/www/metroareas/metroarea.html देखें सीबीएसए (मेट्रो + माइक्रो सांख्यिकीय क्षेत्रों) को ज़िप कोड का मैपिंग है, हालांकि कुछ साल पुराना है। यद्यपि यह अभी भी नरक के रूप में गन्दा है, क्योंकि वहां ऐसी सीमाएं नहीं हैं जिनमें ज़ीप्स सीधे एमएसए को मैप करते हैं, लेकिन यह एक शुरुआत है। आह, जब मैं जीवित रहने के लिए इस के साथ मकड़ी करता था, तो यादगार यादें ... – Noah