Tidycensus一年ACS，适用于一个州的所有县

Question

很简单的问题，我想，但不确定正确的解决方案。我对此做了一些研究，我想我记得在哪里看到过解决方案，但不记得where...anyway了，

我想要获得俄亥俄州所有县的DP03，一年的数据，2019年。然而，下面的代码只访问俄亥俄州88个县中的39个。如何访问其余的县？

我的猜测是，只有人口超过6万的县的数据才会被提取出来。

library(tidycensus)
library(tidyverse)


acs_2019 <- load_variables(2019, dataset = "acs1/profile")

DP03 <- acs_2019 %>% 
  filter(str_detect(name, pattern = "^DP03")) %>% 
  pull(name, label)

Ohio_county <- 
  get_acs(geography = "county",
          year = 2019,
          state = "OH",
          survey = "acs1",
          variables = DP03,
          output = "wide")

这将产生一个如下所示的表。

Ohio_county
# A tibble: 39 x 550
   GEOID NAME  `Estimate!!EMPL~ `Estimate!!EMPL~ `Estimate!!EMPL~ `Estimate!!EMPL~ `Estimate!!EMPL~
   <chr> <chr>            <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>
 1 39057 Gree~           138295              815           138295               NA            87465
 2 39043 Erie~            61316              516            61316               NA            38013
 3 39153 Summ~           442279             1273           442279               NA           286777
 4 39029 Colu~            83317              634            83317               NA            48375
 5 39099 Maho~           188298              687           188298               NA           113806
 6 39145 Scio~            60956              588            60956               NA            29928
 7 39003 Alle~            81560              377            81560               NA            49316
 8 39023 Clar~           108730              549           108730               NA            64874
 9 39093 Lora~           250606              896           250606               NA           150136
10 39113 Mont~           428140              954           428140               NA           267189

我很确定我已经在某个地方看到了解决方案，但想不起来在哪里。

任何帮助都将不胜感激，因为这将使该办公室更容易提取人口普查数据，而不是费力地浏览美国人口普查局的网站。祝你好运，谢谢你！

Answer 1

我的同事已经提取了数据，他没有具体说明DP03数据是来自美国计算机协会1年调查还是美国计算机协会5年调查。事实证明，这是从ACS5年的调查中得出的，该调查包括俄亥俄州的所有县，而不仅仅是那些人口超过65,000的县。请遵循上面的注释，了解此答案是如何确定的。

所有县的代码都在这里

library(tidycensus)
library(tidyverse)

acs_2018 <- load_variables(2018, dataset = "acs5/profile")


DP03 <- acs_2019 %>% 
  filter(str_detect(name, pattern = "^DP03")) %>% 
  pull(name)

Ohio_county <- 
  get_acs(geography = "county",
          year = 2018,
          state = "OH",
          survey = "acs5",
          variables = DP03,
          output = "wide")