analyysit/Pendelointi/tyomatkat_plots.R
In pttry/KT162R: Data preparation and graphs for the project KT162 Alueellinen liikkuvuus ja monipaikkaisuus
library(tidyverse)
toimialanames = c("A" = "Maa-, metsä-, ja kalatalous (A)",
"B" = "Kaivostoiminta ja louhinta (B)",
"C" = "Teollisuus (C)",
"D" = "Sähkö-, kaasu- ja lämpöhuolto, jäähdytys (D)",
"E" = "Vesi-, viemäri-, jätevesi- ja jätehuolto; puhtaanapito (E)",
"F" = "Rakentaminen (F)",
"G" = "Tukku- ja vähittäiskauppa: moottoriajoneuvojen korjaus (G)",
"H" = "Kuljetus ja varastointi (H)",
"I" = "Majoitus- ja ravitsemustoiminta (I)",
"J" = "Informaatio ja viestintä (J)",
"K" = "Rahoitus- ja vakuutustoiminta (K)",
"L" = "Kiinteistöalan toiminta (L)",
"M" = "Ammatillinen, tieteellinen ja tekninen toiminta (M)",
"N" = "Hallinto- ja tukipalvelutoiminta (N)",
"O" = "Julkinen hallinto, maanpuolustus, sosiaalivakuutus (O)",
"P" = "Koulutus (P)",
"Q" = "Terveys- ja sosiaalipalvelut (Q)",
"R" = "Taiteet, viihde ja virkistys (R)",
"S" = "Muu palvelutoiminta (S)",
"T" = "Kotitalouksien toiminta työnantajana (T)",
"U" = "Kansainvälisten organisaatioiden toiminta (U)",
"X" = "Toimiala tuntematon (X)")
############ Toimiala, nonconditional, palkansaajat ###############################################
data <- readRDS("data/oct2/salaried_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1))
levels(data$toimiala) <- c("C", "X", "A", "B", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K",
"L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U")
data <- filter(data, toimiala != "X")
data$toimiala <- gdata::drop.levels(data$toimiala)
data$toimiala <- factor(data$toimiala, levels(data$toimiala)[length(levels(data$toimiala)):1])
data$toimiala <- plyr::revalue(data$toimiala, replace = toimialanames)
plot_toimiala_salaried <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 4, color = "black", size = 1.2) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
############## Toimiala, nonconditional, yrittajat ###############################################
data <- readRDS("data/oct2/self_employed_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1))
levels(data$toimiala) <-c("M", "N", "J", "B", "L", "P", "H", "A", "I", "S", "K", "F", "D", "R", "C", "Q", "G", "E")
data <- filter(data, toimiala != "X")
data$toimiala <- gdata::drop.levels(data$toimiala)
data$toimiala <- plyr::revalue(data$toimiala, replace = toimialanames)
plot_toimiala_selfemployed <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Asuin- ja työpaikan välinen etäisyys, km")
plot_toimiala <- ggarrange(plot_toimiala_salaried, plot_toimiala_selfemployed,
ncol = 2, )
########## Toimiala, unconditional, both ######################################
data1 <- readRDS("data/oct2/salaried_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1))
levels(data1$toimiala) <- c("C", "X", "A", "B", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K",
"L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U")
data1 <- filter(data1, toimiala != "X")
data1$toimiala <- gdata::drop.levels(data1$toimiala)
data1$toimiala <- factor(data1$toimiala, levels(data1$toimiala)[length(levels(data1$toimiala)):1])
data1$toimiala <- plyr::revalue(data1$toimiala, replace = toimialanames)
data1$amas <- "Palkansaajat"
data2 <- readRDS("data/oct2/self_employed_toimiala.rds") %>%
select(toimiala, mean_tyomatka, median_tyomatka, n) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1))
levels(data2$toimiala) <-c("M", "N", "J", "B", "L", "P", "H", "A", "I", "S", "K", "F", "D", "R", "C", "Q", "G", "E")
data2 <- filter(data2, toimiala != "X")
data2$toimiala <- gdata::drop.levels(data2$toimiala)
data2$toimiala <- factor(data2$toimiala, levels(data2$toimiala)[length(levels(data2$toimiala)):1])
data2$toimiala <- plyr::revalue(data2$toimiala, replace = toimialanames)
data2$amas <- "Yrittäjät"
data <- rbind(data1, data2)
plot_toimiala <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
facet_wrap( ~ amas, nrow = 2) +
coord_flip() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 14, family = "sans"),
axis.title.x = element_text(size = 14, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/tyomatkat_toimialoittain.png", plot_toimiala,
width = 10, height = 16)
################ Ammatit, unconditional, both ##################################
data1 <- readRDS("data/oct2/salaried_ammatti.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k))
data1$amas <- "Palkansaajat"
data2 <- readRDS("data/oct2/self_employed_ammatti.rds") %>%
select(ammattikoodi_k, mean_tyomatka, median_tyomatka, n) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k))
data2$amas <- "Yrittäjät"
data <- rbind(data1, data2)
plot_ammatti <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = ammattikoodi_k,
yend = mean_tyomatka,
xend = ammattikoodi_k),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
facet_wrap( ~ amas, nrow = 2) +
coord_flip() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 12, family = "sans"),
axis.title.x = element_text(size = 12, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/tyomatkat_ammateittain.png", plot_ammatti,
width = 8, height = 8)
############ Ammatit, unconditionals, palkansaajat ##############################
data <- readRDS("data/oct2/salaried_ammatti.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k))
data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 4, color = "black", size = 1.2) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = ammattikoodi_k,
yend = mean_tyomatka,
xend = ammattikoodi_k),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Asuin- ja työpaikan välinen etäisyys, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/regressiotulokset/unconditional_ammatti_palkansaajat.png",
width = 7, height = 4)
############## Toimiala, nonconditional, yrittajat ###############################################
data <- readRDS("data/oct2/self_employed_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1))
levels(data$toimiala) <-c("M", "N", "J", "B", "L", "P", "H", "A", "I", "S", "K", "F", "D", "R", "C", "Q", "G", "E")
data <- filter(data, toimiala != "X")
data$toimiala <- gdata::drop.levels(data$toimiala)
data$toimiala <- plyr::revalue(data$toimiala, replace = toimialanames)
data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Asuin- ja työpaikan välinen etäisyys, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/regressiotulokset/unconditional_toimiala_yrittajat.png",
width = 7, height = 7)
####################### Yrityksen koko, unconditional #############################################
data1 <- readRDS("data/oct2/self_employed_yr1_hl.rds") %>%
filter(!is.na(yr1_hl)) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1)) %>%
rename(koko = yr1_hl)
data1$koko <- factor(data1$koko, levels(data1$koko)[length(levels(data1$koko)):1])
data2 <- readRDS("data/oct2/self_employed_yr1_lvl.rds") %>%
filter(!is.na(yr1_lvl)) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1))%>%
rename(koko = yr1_lvl)
data2$koko <- factor(data2$koko, levels(data2$koko)[length(levels(data2$koko)):1])
data <- rbind(data1, data2)
data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(koko)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = koko)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = koko,
yend = mean_tyomatka,
xend = koko),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = koko), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = koko), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = koko, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = koko, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/yrityksen_koko_tyomatka.png", width = 6, height = 3)
pttry/KT162R documentation built on Nov. 27, 2022, 3:52 a.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
library(tidyverse)
toimialanames = c("A" = "Maa-, metsä-, ja kalatalous (A)",
"B" = "Kaivostoiminta ja louhinta (B)",
"C" = "Teollisuus (C)",
"D" = "Sähkö-, kaasu- ja lämpöhuolto, jäähdytys (D)",
"E" = "Vesi-, viemäri-, jätevesi- ja jätehuolto; puhtaanapito (E)",
"F" = "Rakentaminen (F)",
"G" = "Tukku- ja vähittäiskauppa: moottoriajoneuvojen korjaus (G)",
"H" = "Kuljetus ja varastointi (H)",
"I" = "Majoitus- ja ravitsemustoiminta (I)",
"J" = "Informaatio ja viestintä (J)",
"K" = "Rahoitus- ja vakuutustoiminta (K)",
"L" = "Kiinteistöalan toiminta (L)",
"M" = "Ammatillinen, tieteellinen ja tekninen toiminta (M)",
"N" = "Hallinto- ja tukipalvelutoiminta (N)",
"O" = "Julkinen hallinto, maanpuolustus, sosiaalivakuutus (O)",
"P" = "Koulutus (P)",
"Q" = "Terveys- ja sosiaalipalvelut (Q)",
"R" = "Taiteet, viihde ja virkistys (R)",
"S" = "Muu palvelutoiminta (S)",
"T" = "Kotitalouksien toiminta työnantajana (T)",
"U" = "Kansainvälisten organisaatioiden toiminta (U)",
"X" = "Toimiala tuntematon (X)")
############ Toimiala, nonconditional, palkansaajat ###############################################
data <- readRDS("data/oct2/salaried_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1))
levels(data$toimiala) <- c("C", "X", "A", "B", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K",
"L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U")
data <- filter(data, toimiala != "X")
data$toimiala <- gdata::drop.levels(data$toimiala)
data$toimiala <- factor(data$toimiala, levels(data$toimiala)[length(levels(data$toimiala)):1])
data$toimiala <- plyr::revalue(data$toimiala, replace = toimialanames)
plot_toimiala_salaried <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 4, color = "black", size = 1.2) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
############## Toimiala, nonconditional, yrittajat ###############################################
data <- readRDS("data/oct2/self_employed_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1))
levels(data$toimiala) <-c("M", "N", "J", "B", "L", "P", "H", "A", "I", "S", "K", "F", "D", "R", "C", "Q", "G", "E")
data <- filter(data, toimiala != "X")
data$toimiala <- gdata::drop.levels(data$toimiala)
data$toimiala <- plyr::revalue(data$toimiala, replace = toimialanames)
plot_toimiala_selfemployed <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Asuin- ja työpaikan välinen etäisyys, km")
plot_toimiala <- ggarrange(plot_toimiala_salaried, plot_toimiala_selfemployed,
ncol = 2, )
########## Toimiala, unconditional, both ######################################
data1 <- readRDS("data/oct2/salaried_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1))
levels(data1$toimiala) <- c("C", "X", "A", "B", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K",
"L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U")
data1 <- filter(data1, toimiala != "X")
data1$toimiala <- gdata::drop.levels(data1$toimiala)
data1$toimiala <- factor(data1$toimiala, levels(data1$toimiala)[length(levels(data1$toimiala)):1])
data1$toimiala <- plyr::revalue(data1$toimiala, replace = toimialanames)
data1$amas <- "Palkansaajat"
data2 <- readRDS("data/oct2/self_employed_toimiala.rds") %>%
select(toimiala, mean_tyomatka, median_tyomatka, n) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1))
levels(data2$toimiala) <-c("M", "N", "J", "B", "L", "P", "H", "A", "I", "S", "K", "F", "D", "R", "C", "Q", "G", "E")
data2 <- filter(data2, toimiala != "X")
data2$toimiala <- gdata::drop.levels(data2$toimiala)
data2$toimiala <- factor(data2$toimiala, levels(data2$toimiala)[length(levels(data2$toimiala)):1])
data2$toimiala <- plyr::revalue(data2$toimiala, replace = toimialanames)
data2$amas <- "Yrittäjät"
data <- rbind(data1, data2)
plot_toimiala <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
facet_wrap( ~ amas, nrow = 2) +
coord_flip() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 14, family = "sans"),
axis.title.x = element_text(size = 14, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/tyomatkat_toimialoittain.png", plot_toimiala,
width = 10, height = 16)
################ Ammatit, unconditional, both ##################################
data1 <- readRDS("data/oct2/salaried_ammatti.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k))
data1$amas <- "Palkansaajat"
data2 <- readRDS("data/oct2/self_employed_ammatti.rds") %>%
select(ammattikoodi_k, mean_tyomatka, median_tyomatka, n) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k))
data2$amas <- "Yrittäjät"
data <- rbind(data1, data2)
plot_ammatti <- data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = ammattikoodi_k,
yend = mean_tyomatka,
xend = ammattikoodi_k),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
facet_wrap( ~ amas, nrow = 2) +
coord_flip() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 12, family = "sans"),
axis.title.x = element_text(size = 12, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/tyomatkat_ammateittain.png", plot_ammatti,
width = 8, height = 8)
############ Ammatit, unconditionals, palkansaajat ##############################
data <- readRDS("data/oct2/salaried_ammatti.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 1)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k))
data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(ammattikoodi_k)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 4, color = "black", size = 1.2) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = ammattikoodi_k,
yend = mean_tyomatka,
xend = ammattikoodi_k),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = ammattikoodi_k, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Asuin- ja työpaikan välinen etäisyys, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/regressiotulokset/unconditional_ammatti_palkansaajat.png",
width = 7, height = 4)
############## Toimiala, nonconditional, yrittajat ###############################################
data <- readRDS("data/oct2/self_employed_toimiala.rds") %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1))
levels(data$toimiala) <-c("M", "N", "J", "B", "L", "P", "H", "A", "I", "S", "K", "F", "D", "R", "C", "Q", "G", "E")
data <- filter(data, toimiala != "X")
data$toimiala <- gdata::drop.levels(data$toimiala)
data$toimiala <- plyr::revalue(data$toimiala, replace = toimialanames)
data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(toimiala)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = toimiala,
yend = mean_tyomatka,
xend = toimiala),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = toimiala, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = toimiala, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Asuin- ja työpaikan välinen etäisyys, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/regressiotulokset/unconditional_toimiala_yrittajat.png",
width = 7, height = 7)
####################### Yrityksen koko, unconditional #############################################
data1 <- readRDS("data/oct2/self_employed_yr1_hl.rds") %>%
filter(!is.na(yr1_hl)) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1)) %>%
rename(koko = yr1_hl)
data1$koko <- factor(data1$koko, levels(data1$koko)[length(levels(data1$koko)):1])
data2 <- readRDS("data/oct2/self_employed_yr1_lvl.rds") %>%
filter(!is.na(yr1_lvl)) %>%
mutate(mean_tyomatka = round(mean_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1),
median_tyomatka = round(median_tyomatka_suurempi_kuin_nolla, digits = 1))%>%
rename(koko = yr1_lvl)
data2$koko <- factor(data2$koko, levels(data2$koko)[length(levels(data2$koko)):1])
data <- rbind(data1, data2)
data %>%
mutate(median_tyomatka = round(median_tyomatka, digits = 2),
mean_tyomatka = round(mean_tyomatka, digits = 2)) %>%
filter(!is.na(koko)) %>%
ggplot(aes(y = mean_tyomatka, x = koko)) +
geom_hline(yintercept = 0, linetype = 1, color = "black", size = 1) +
geom_segment(aes(y = 0,
x = koko,
yend = mean_tyomatka,
xend = koko),
color = "#0ABBEC",
size = 3) +
geom_point(aes(y = mean_tyomatka, x = koko), stat = "identity", color = "#006FB9", size = 10) +
geom_point(aes(y = median_tyomatka, x = koko), color = "blue", size = 10) +
geom_text(aes(y = mean_tyomatka, x = koko, label = mean_tyomatka), color = "white", size = 3) +
geom_text(aes(y = median_tyomatka, x = koko, label = median_tyomatka), color = "white", size = 3) +
coord_flip() +
theme_light() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10, family = "sans")) +
labs(x = NULL,
y = "Työmatka, mediaani ja keskiarvo, km")
ggsave("analyysit/Pendelointi/yrityksen_koko_tyomatka.png", width = 6, height = 3)
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.