Reduce a population containing all individuals (with some characteristics) to an age-groups data frame (preserving characteristics). The function computes the number of individuals at time in each age group [ages[i],ages[i+1][, for i in {1,...,N-1}.
Usage
# S3 method for population
age_pyramid(object, time = 0, ages = c(0:110, Inf), ...)Arguments
- object
Object of
populationclass representing a population.- time
The age pyramid is computed at instant
time. Must be a numeric greater than or equal to 0.- ages
(Optional) A numeric vector of distinct positive values composing age groups. Must be in increasing order.
- ...
Additional parameters
Value
An object of class pyramid containing the age pyramid of the given population at instant time.
Examples
age_pyramid(population(EW_pop_14$sample), time = 0)
#> age male value
#> 1 0 - 1 FALSE 581
#> 2 1 - 2 FALSE 577
#> 3 2 - 3 FALSE 638
#> 4 3 - 4 FALSE 632
#> 5 4 - 5 FALSE 590
#> 6 5 - 6 FALSE 570
#> 7 6 - 7 FALSE 579
#> 8 7 - 8 FALSE 588
#> 9 8 - 9 FALSE 548
#> 10 9 - 10 FALSE 532
#> 11 10 - 11 FALSE 503
#> 12 11 - 12 FALSE 562
#> 13 12 - 13 FALSE 514
#> 14 13 - 14 FALSE 509
#> 15 14 - 15 FALSE 573
#> 16 15 - 16 FALSE 582
#> 17 16 - 17 FALSE 536
#> 18 17 - 18 FALSE 565
#> 19 18 - 19 FALSE 618
#> 20 19 - 20 FALSE 616
#> 21 20 - 21 FALSE 623
#> 22 21 - 22 FALSE 650
#> 23 22 - 23 FALSE 714
#> 24 23 - 24 FALSE 671
#> 25 24 - 25 FALSE 621
#> 26 25 - 26 FALSE 682
#> 27 26 - 27 FALSE 714
#> 28 27 - 28 FALSE 687
#> 29 28 - 29 FALSE 712
#> 30 29 - 30 FALSE 723
#> 31 30 - 31 FALSE 696
#> 32 31 - 32 FALSE 670
#> 33 32 - 33 FALSE 725
#> 34 33 - 34 FALSE 695
#> 35 34 - 35 FALSE 692
#> 36 35 - 36 FALSE 657
#> 37 36 - 37 FALSE 609
#> 38 37 - 38 FALSE 608
#> 39 38 - 39 FALSE 644
#> 40 39 - 40 FALSE 600
#> 41 40 - 41 FALSE 612
#> 42 41 - 42 FALSE 642
#> 43 42 - 43 FALSE 757
#> 44 43 - 44 FALSE 728
#> 45 44 - 45 FALSE 685
#> 46 45 - 46 FALSE 754
#> 47 46 - 47 FALSE 729
#> 48 47 - 48 FALSE 728
#> 49 48 - 49 FALSE 752
#> 50 49 - 50 FALSE 773
#> 51 50 - 51 FALSE 753
#> 52 51 - 52 FALSE 660
#> 53 52 - 53 FALSE 714
#> 54 53 - 54 FALSE 668
#> 55 54 - 55 FALSE 616
#> 56 55 - 56 FALSE 626
#> 57 56 - 57 FALSE 680
#> 58 57 - 58 FALSE 609
#> 59 58 - 59 FALSE 558
#> 60 59 - 60 FALSE 571
#> 61 60 - 61 FALSE 547
#> 62 61 - 62 FALSE 571
#> 63 62 - 63 FALSE 534
#> 64 63 - 64 FALSE 521
#> 65 64 - 65 FALSE 533
#> 66 65 - 66 FALSE 580
#> 67 66 - 67 FALSE 640
#> 68 67 - 68 FALSE 643
#> 69 68 - 69 FALSE 504
#> 70 69 - 70 FALSE 467
#> 71 70 - 71 FALSE 501
#> 72 71 - 72 FALSE 417
#> 73 72 - 73 FALSE 434
#> 74 73 - 74 FALSE 364
#> 75 74 - 75 FALSE 404
#> 76 75 - 76 FALSE 370
#> 77 76 - 77 FALSE 338
#> 78 77 - 78 FALSE 380
#> 79 78 - 79 FALSE 343
#> 80 79 - 80 FALSE 341
#> 81 80 - 81 FALSE 295
#> 82 81 - 82 FALSE 260
#> 83 82 - 83 FALSE 275
#> 84 83 - 84 FALSE 259
#> 85 84 - 85 FALSE 231
#> 86 85 - 86 FALSE 239
#> 87 86 - 87 FALSE 217
#> 88 87 - 88 FALSE 207
#> 89 88 - 89 FALSE 168
#> 90 89 - 90 FALSE 133
#> 91 90 - 91 FALSE 125
#> 92 91 - 92 FALSE 112
#> 93 92 - 93 FALSE 92
#> 94 93 - 94 FALSE 79
#> 95 94 - 95 FALSE 49
#> 96 95 - 96 FALSE 36
#> 97 96 - 97 FALSE 25
#> 98 97 - 98 FALSE 18
#> 99 98 - 99 FALSE 10
#> 100 99 - 100 FALSE 12
#> 101 100 - 101 FALSE 8
#> 102 101 - 102 FALSE 6
#> 103 102 - 103 FALSE 3
#> 104 103 - 104 FALSE 2
#> 105 104 - 105 FALSE 1
#> 106 105 - 106 FALSE 0
#> 107 106 - 107 FALSE 2
#> 108 107 - 108 FALSE 0
#> 109 108 - 109 FALSE 0
#> 110 109 - 110 FALSE 0
#> 111 110 - Inf FALSE 0
#> 112 0 - 1 TRUE 584
#> 113 1 - 2 TRUE 605
#> 114 2 - 3 TRUE 718
#> 115 3 - 4 TRUE 675
#> 116 4 - 5 TRUE 608
#> 117 5 - 6 TRUE 649
#> 118 6 - 7 TRUE 682
#> 119 7 - 8 TRUE 687
#> 120 8 - 9 TRUE 582
#> 121 9 - 10 TRUE 570
#> 122 10 - 11 TRUE 584
#> 123 11 - 12 TRUE 600
#> 124 12 - 13 TRUE 518
#> 125 13 - 14 TRUE 589
#> 126 14 - 15 TRUE 606
#> 127 15 - 16 TRUE 609
#> 128 16 - 17 TRUE 607
#> 129 17 - 18 TRUE 612
#> 130 18 - 19 TRUE 624
#> 131 19 - 20 TRUE 657
#> 132 20 - 21 TRUE 656
#> 133 21 - 22 TRUE 614
#> 134 22 - 23 TRUE 684
#> 135 23 - 24 TRUE 673
#> 136 24 - 25 TRUE 716
#> 137 25 - 26 TRUE 669
#> 138 26 - 27 TRUE 723
#> 139 27 - 28 TRUE 625
#> 140 28 - 29 TRUE 665
#> 141 29 - 30 TRUE 729
#> 142 30 - 31 TRUE 671
#> 143 31 - 32 TRUE 663
#> 144 32 - 33 TRUE 650
#> 145 33 - 34 TRUE 698
#> 146 34 - 35 TRUE 647
#> 147 35 - 36 TRUE 665
#> 148 36 - 37 TRUE 590
#> 149 37 - 38 TRUE 607
#> 150 38 - 39 TRUE 618
#> 151 39 - 40 TRUE 612
#> 152 40 - 41 TRUE 632
#> 153 41 - 42 TRUE 655
#> 154 42 - 43 TRUE 681
#> 155 43 - 44 TRUE 743
#> 156 44 - 45 TRUE 701
#> 157 45 - 46 TRUE 689
#> 158 46 - 47 TRUE 718
#> 159 47 - 48 TRUE 729
#> 160 48 - 49 TRUE 666
#> 161 49 - 50 TRUE 724
#> 162 50 - 51 TRUE 708
#> 163 51 - 52 TRUE 686
#> 164 52 - 53 TRUE 713
#> 165 53 - 54 TRUE 610
#> 166 54 - 55 TRUE 648
#> 167 55 - 56 TRUE 560
#> 168 56 - 57 TRUE 622
#> 169 57 - 58 TRUE 612
#> 170 58 - 59 TRUE 552
#> 171 59 - 60 TRUE 550
#> 172 60 - 61 TRUE 575
#> 173 61 - 62 TRUE 558
#> 174 62 - 63 TRUE 540
#> 175 63 - 64 TRUE 502
#> 176 64 - 65 TRUE 487
#> 177 65 - 66 TRUE 543
#> 178 66 - 67 TRUE 588
#> 179 67 - 68 TRUE 636
#> 180 68 - 69 TRUE 468
#> 181 69 - 70 TRUE 477
#> 182 70 - 71 TRUE 390
#> 183 71 - 72 TRUE 455
#> 184 72 - 73 TRUE 371
#> 185 73 - 74 TRUE 347
#> 186 74 - 75 TRUE 338
#> 187 75 - 76 TRUE 312
#> 188 76 - 77 TRUE 327
#> 189 77 - 78 TRUE 300
#> 190 78 - 79 TRUE 282
#> 191 79 - 80 TRUE 261
#> 192 80 - 81 TRUE 218
#> 193 81 - 82 TRUE 218
#> 194 82 - 83 TRUE 228
#> 195 83 - 84 TRUE 177
#> 196 84 - 85 TRUE 160
#> 197 85 - 86 TRUE 132
#> 198 86 - 87 TRUE 137
#> 199 87 - 88 TRUE 114
#> 200 88 - 89 TRUE 102
#> 201 89 - 90 TRUE 76
#> 202 90 - 91 TRUE 49
#> 203 91 - 92 TRUE 60
#> 204 92 - 93 TRUE 38
#> 205 93 - 94 TRUE 23
#> 206 94 - 95 TRUE 18
#> 207 95 - 96 TRUE 11
#> 208 96 - 97 TRUE 8
#> 209 97 - 98 TRUE 4
#> 210 98 - 99 TRUE 3
#> 211 99 - 100 TRUE 4
#> 212 100 - 101 TRUE 1
#> 213 101 - 102 TRUE 4
#> 214 102 - 103 TRUE 0
#> 215 103 - 104 TRUE 0
#> 216 104 - 105 TRUE 1
#> 217 105 - 106 TRUE 0
#> 218 106 - 107 TRUE 0
#> 219 107 - 108 TRUE 0
#> 220 108 - 109 TRUE 0
#> 221 109 - 110 TRUE 0
#> 222 110 - Inf TRUE 0
age_pyramid(population(EW_popIMD_14$sample), time = 0, ages = seq(0, 120, by=2))
#> age male IMD value
#> 1 0 - 2 FALSE 1 166
#> 2 2 - 4 FALSE 1 203
#> 3 4 - 6 FALSE 1 219
#> 4 6 - 8 FALSE 1 255
#> 5 8 - 10 FALSE 1 203
#> 6 10 - 12 FALSE 1 192
#> 7 12 - 14 FALSE 1 235
#> 8 14 - 16 FALSE 1 239
#> 9 16 - 18 FALSE 1 250
#> 10 18 - 20 FALSE 1 213
#> 11 20 - 22 FALSE 1 186
#> 12 22 - 24 FALSE 1 193
#> 13 24 - 26 FALSE 1 200
#> 14 26 - 28 FALSE 1 171
#> 15 28 - 30 FALSE 1 157
#> 16 30 - 32 FALSE 1 198
#> 17 32 - 34 FALSE 1 227
#> 18 34 - 36 FALSE 1 255
#> 19 36 - 38 FALSE 1 216
#> 20 38 - 40 FALSE 1 238
#> 21 40 - 42 FALSE 1 272
#> 22 42 - 44 FALSE 1 304
#> 23 44 - 46 FALSE 1 315
#> 24 46 - 48 FALSE 1 304
#> 25 48 - 50 FALSE 1 307
#> 26 50 - 52 FALSE 1 338
#> 27 52 - 54 FALSE 1 289
#> 28 54 - 56 FALSE 1 274
#> 29 56 - 58 FALSE 1 246
#> 30 58 - 60 FALSE 1 255
#> 31 60 - 62 FALSE 1 233
#> 32 62 - 64 FALSE 1 240
#> 33 64 - 66 FALSE 1 260
#> 34 66 - 68 FALSE 1 333
#> 35 68 - 70 FALSE 1 245
#> 36 70 - 72 FALSE 1 239
#> 37 72 - 74 FALSE 1 164
#> 38 74 - 76 FALSE 1 158
#> 39 76 - 78 FALSE 1 152
#> 40 78 - 80 FALSE 1 143
#> 41 80 - 82 FALSE 1 142
#> 42 82 - 84 FALSE 1 121
#> 43 84 - 86 FALSE 1 107
#> 44 86 - 88 FALSE 1 83
#> 45 88 - 90 FALSE 1 58
#> 46 90 - 92 FALSE 1 49
#> 47 92 - 94 FALSE 1 48
#> 48 94 - 96 FALSE 1 21
#> 49 96 - 98 FALSE 1 9
#> 50 98 - 100 FALSE 1 4
#> 51 100 - 102 FALSE 1 2
#> 52 102 - 104 FALSE 1 6
#> 53 104 - 106 FALSE 1 0
#> 54 106 - 108 FALSE 1 0
#> 55 108 - 110 FALSE 1 0
#> 56 110 - 112 FALSE 1 0
#> 57 112 - 114 FALSE 1 0
#> 58 114 - 116 FALSE 1 0
#> 59 116 - 118 FALSE 1 0
#> 60 118 - 120 FALSE 1 0
#> 61 0 - 2 TRUE 1 203
#> 62 2 - 4 TRUE 1 243
#> 63 4 - 6 TRUE 1 219
#> 64 6 - 8 TRUE 1 256
#> 65 8 - 10 TRUE 1 208
#> 66 10 - 12 TRUE 1 212
#> 67 12 - 14 TRUE 1 205
#> 68 14 - 16 TRUE 1 237
#> 69 16 - 18 TRUE 1 259
#> 70 18 - 20 TRUE 1 213
#> 71 20 - 22 TRUE 1 224
#> 72 22 - 24 TRUE 1 205
#> 73 24 - 26 TRUE 1 202
#> 74 26 - 28 TRUE 1 183
#> 75 28 - 30 TRUE 1 171
#> 76 30 - 32 TRUE 1 177
#> 77 32 - 34 TRUE 1 221
#> 78 34 - 36 TRUE 1 183
#> 79 36 - 38 TRUE 1 212
#> 80 38 - 40 TRUE 1 224
#> 81 40 - 42 TRUE 1 255
#> 82 42 - 44 TRUE 1 255
#> 83 44 - 46 TRUE 1 278
#> 84 46 - 48 TRUE 1 315
#> 85 48 - 50 TRUE 1 293
#> 86 50 - 52 TRUE 1 302
#> 87 52 - 54 TRUE 1 307
#> 88 54 - 56 TRUE 1 265
#> 89 56 - 58 TRUE 1 280
#> 90 58 - 60 TRUE 1 257
#> 91 60 - 62 TRUE 1 218
#> 92 62 - 64 TRUE 1 236
#> 93 64 - 66 TRUE 1 259
#> 94 66 - 68 TRUE 1 269
#> 95 68 - 70 TRUE 1 219
#> 96 70 - 72 TRUE 1 192
#> 97 72 - 74 TRUE 1 159
#> 98 74 - 76 TRUE 1 158
#> 99 76 - 78 TRUE 1 126
#> 100 78 - 80 TRUE 1 107
#> 101 80 - 82 TRUE 1 120
#> 102 82 - 84 TRUE 1 107
#> 103 84 - 86 TRUE 1 83
#> 104 86 - 88 TRUE 1 56
#> 105 88 - 90 TRUE 1 44
#> 106 90 - 92 TRUE 1 24
#> 107 92 - 94 TRUE 1 14
#> 108 94 - 96 TRUE 1 12
#> 109 96 - 98 TRUE 1 2
#> 110 98 - 100 TRUE 1 1
#> 111 100 - 102 TRUE 1 0
#> 112 102 - 104 TRUE 1 1
#> 113 104 - 106 TRUE 1 0
#> 114 106 - 108 TRUE 1 0
#> 115 108 - 110 TRUE 1 0
#> 116 110 - 112 TRUE 1 0
#> 117 112 - 114 TRUE 1 0
#> 118 114 - 116 TRUE 1 0
#> 119 116 - 118 TRUE 1 0
#> 120 118 - 120 TRUE 1 0
#> 121 0 - 2 FALSE 2 217
#> 122 2 - 4 FALSE 2 240
#> 123 4 - 6 FALSE 2 228
#> 124 6 - 8 FALSE 2 205
#> 125 8 - 10 FALSE 2 216
#> 126 10 - 12 FALSE 2 240
#> 127 12 - 14 FALSE 2 184
#> 128 14 - 16 FALSE 2 204
#> 129 16 - 18 FALSE 2 226
#> 130 18 - 20 FALSE 2 218
#> 131 20 - 22 FALSE 2 186
#> 132 22 - 24 FALSE 2 247
#> 133 24 - 26 FALSE 2 217
#> 134 26 - 28 FALSE 2 217
#> 135 28 - 30 FALSE 2 223
#> 136 30 - 32 FALSE 2 252
#> 137 32 - 34 FALSE 2 274
#> 138 34 - 36 FALSE 2 248
#> 139 36 - 38 FALSE 2 227
#> 140 38 - 40 FALSE 2 248
#> 141 40 - 42 FALSE 2 266
#> 142 42 - 44 FALSE 2 279
#> 143 44 - 46 FALSE 2 294
#> 144 46 - 48 FALSE 2 293
#> 145 48 - 50 FALSE 2 324
#> 146 50 - 52 FALSE 2 321
#> 147 52 - 54 FALSE 2 324
#> 148 54 - 56 FALSE 2 284
#> 149 56 - 58 FALSE 2 244
#> 150 58 - 60 FALSE 2 238
#> 151 60 - 62 FALSE 2 264
#> 152 62 - 64 FALSE 2 243
#> 153 64 - 66 FALSE 2 274
#> 154 66 - 68 FALSE 2 278
#> 155 68 - 70 FALSE 2 221
#> 156 70 - 72 FALSE 2 241
#> 157 72 - 74 FALSE 2 161
#> 158 74 - 76 FALSE 2 150
#> 159 76 - 78 FALSE 2 161
#> 160 78 - 80 FALSE 2 141
#> 161 80 - 82 FALSE 2 133
#> 162 82 - 84 FALSE 2 119
#> 163 84 - 86 FALSE 2 107
#> 164 86 - 88 FALSE 2 97
#> 165 88 - 90 FALSE 2 75
#> 166 90 - 92 FALSE 2 48
#> 167 92 - 94 FALSE 2 38
#> 168 94 - 96 FALSE 2 19
#> 169 96 - 98 FALSE 2 4
#> 170 98 - 100 FALSE 2 4
#> 171 100 - 102 FALSE 2 2
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