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Demography

Dynamique de la Pyramide des Ages

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Très joli billet sur blog.revolutionanalytics.com avec un code de @kyle_e_walker permettant, très simplement (moyennant une inscription pour avoir une clé permettant d’utiliser l’API du census) de construire une pyramide des âges dynamiques.

> devtools::install_github('walkerke/idbr')
> library(idbr)
> library(ggplot2)
> library(animation)
> library(dplyr)
> library(ggthemes)
> idb_api_key("mykey1239F2f324zf9GGZgege32R2ii4")

On importe alors les données pour les hommes et les femmes,

> male <- idb1('FR', 2010:2050, sex = 'male') %>%
+   mutate(POP = POP * -1,
+   SEX = 'Male')
> female <- idb1('FR', 2010:2050, sex = 'female') %>% mutate(SEX = 'Female')

et on stocke le tout

> france <- rbind(male, female) %>%
+   mutate(abs_pop = abs(POP))

Ensuite, on crée l’animation,

> saveGIF({
+   
+   for (i in 2010:2050) {
+     
+     title <- as.character(i)
+     
+     year_data <- filter(france, time == i)
+     
+     g1 <- ggplot(year_data, aes(x = AGE, y = POP, fill = SEX, width = 1)) +
+       coord_fixed() + 
+       coord_flip() +
+       annotate('text', x = 98, y = -800000, 
+       label = 'Data: US Census Bureau IDB; idbr R package', size = 3) + 
+       geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "Female"), stat = "identity") +
+       geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "Male"), stat = "identity") +
+       scale_y_continuous(breaks = seq(-1000000, 1000000, 500000),
+       labels = paste0(as.character(c(seq(1, 0, -0.5), c(0.5, 1))), "m"), 
+       limits = c(min(france$POP), max(france$POP))) +
+       theme_economist(base_size = 14) + 
+       scale_fill_manual(values = c('#ff9896', '#d62728')) + 
+       ggtitle(paste0('Population structure of France, ', title)) + 
+       ylab('Population') + 
+       xlab('Age') + 
+       theme(legend.position = "bottom", legend.title = element_blank()) + 
+       guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
+     print(g1) 
+   }
+ }, movie.name = 'france_pyramid.gif', interval = 0.1, ani.width = 700, ani.height = 600)

Et le résultat est vraiment joli, non ?

Demography

Mais que s’est-il passé pendant la Première Guerre Mondiale?

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La réponse courte est que des gens sont morts. Beaucoup. Cela étant dit, on ne dit pas grand chose. On peut comparer les pyramides des âges pour mieux comprendre ce qui a pu se passer. Juste avant la guerre (en 1913), la pyramide des âges ressemblait à ça (en utilisant les données de mortality.org)

> EXPO  <- read.table(
+ "http://freakonometrics.free.fr/Exposures-France.txt", header=TRUE,skip=2)
> EM=EXPO$Male
> EF=EXPO$Female
> Y= EXPO$Year
> A= EXPO$Age
> I=which(A=="110+")
> base=data.frame(Female=EF,Male=EM,Y=Y,Ages=A)
> base=base[-I,]
> France1913=base[base$Y==1913,]
> France1919=base[base$Y==1919,]
> France1913$Ages=as.numeric(
+ as.character(France1913$Ages))
> France1919$Ages=as.numeric(
+ as.character(France1919$Ages))
> France1913=France1913[,c("Male","Female",
+ "Ages")]
> library(pyramid)
> plot(c(0,100), c(0,100), type="n", 
+ frame=FALSE, axes=FALSE, xlab="", ylab="",
+ main="Pyramide des Ages, France, 1913")
> pyramidf(France1913, frame=c(10, 75, 0, 90), 
+ Clab="", Lcol="skyblue", Rcol="pink",
+ Cstep=10, Laxis=0:4*60000, AxisFM="d")

En revanche, juste après la guerre (en 1919), la pyramide des âges des âges ressemblait à celle là Continue reading Mais que s’est-il passé pendant la Première Guerre Mondiale? →

Computer, Demography, Statistics

La pyramide des âges, au Canada

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L’autre jour, Statistique Canada publiait une jolie animation interactive permettant de visualiser la déformation de la “pyramide” des âges (évoquée par exemple surhttp://www.lapresse.ca/). Bon, j’ai des données assez proches, tirées dehttp://www.mortality.org/).

> pop=read.table(
+ "http://freakonometrics.blog.free.fr/PopulationCanada.txt",
+ header=TRUE,skip=2)
> pop$Age=as.numeric(as.character(pop$Age))
> pop$Year=as.numeric(as.character(pop$Year))
> pop=pop[is.na(pop$Age)==FALSE,]

On peut faire assez facilement des pyramides des ages, par année, avec le code suivant,

> library(plotrix)
> seuils=seq(0,110,by=10)
> pop$tranche=cut(pop$Age,seuils, right = FALSE)
> an=1955
> base=pop[pop$Year==an,]
> women=aggregate(base$Female,
+ list(base$tranche),sum)[,2]
> men=aggregate(base$Female,
+ list(base$tranche),sum)[,2]
> nom=as.character(unique(pop$tranche))
> pyramid.plot(men/sum(men)*100,
+ women/sum(women)*100,labels=nom,gap=2,
+  lxcol=c("blue","blue","purple","purple","purple",
+ "purple","red","red","red","red","red"),
+  rxcol=c("blue","blue","purple","purple","purple",
+ "purple","red","red","red","red","red"))

http://freakonometrics.blog.free.fr/public/perso6/pyramide-ages-canada2.gif

Au lieu de faire des barres horizontales, on peut cumuler, par tranche d’age, et regarder l’évolution dans le temps des proportions “moins de 20 ans” (bleu), “entre 20 et 60 ans” (mauve) et “plus de 60 ans” (rouge).

> seuils=c(0,20,60,110)
> pop$tranche2=cut(pop$Age,seuils, right = FALSE)
> YEAR=1921:2008
> totaux=matrix(NA,length(YEAR),3)
> for(i in 1:length(YEAR)){
+ base=pop[pop$Year==YEAR[i],]
+ totaux[i,]=aggregate(base$Total,
+ list(base$tranche2),sum)[,2]
+ }
> stotaux=apply(totaux,1,sum)
> X=totaux[,1]/stotaux
> Y=X+totaux[,2]/stotaux

Si on regarde bien la pyramide, on s’aperçoit qu’après guerre, on a une génération importante, qui se déplace ensuite progressivement vers le haut, les baby-boomers. Pour visualiser encore davantage cette génération, on peut l’isoler sur le graphique ci-dessous, en suivant la cohorte née entre 1945 et 1950.

Mais on reviendra un peu plus en détails très bientôt sur cette génération (peut-être plutôt sur des données françaises cette fois afin de limiter les erreurs d’interprétation). A suivre…