Извлечь и вывести информацию о состоянии из CSV в R

Question

ВХОД: У меня есть CSV-файл с большой информацией о населении, проживающем в Барселоне.Я хочу изобразить в гистограмме или, возможно, на графике, общую численность населения против района.Поле района повторяется х раз ...

Второй столбец для меня не важно показывать только на гистограмме или плате, толькопо осям X - количество округов и по осям Y - общее количество людей, проживающих в этом округе.

```{r}
# Allows to define graphics efficiently, elegantly and simply.
library(ggplot2)
v_file <- "../../dataset.csv"
data <- read.csv(file=v_file, sep=',', header = TRUE)
population <- data[2:73, 1:3]
population
dput(population[, ,])
```

и dput показывает my:

structure(list(Dte. = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 
9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L), .Label = c("1", "10", "2", "3", "4", "5", "6", "7", 
"8", "9", "BARCELONA"), class = "factor"), Barris = structure(c(2L, 
13L, 24L, 35L, 46L, 57L, 68L, 73L, 74L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 
9L, 10L, 11L, 12L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 
23L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 36L, 37L, 
38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 
52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 
66L, 67L, 69L, 70L, 71L), .Label = c("", "1. el Raval", "10. Sant Antoni", 
"11. el Poble Sec - AEI Parc Montjuïc", "12. la Marina del Prat Vermell - AEI Zona Franca", 
"13. la Marina de Port", "14. la Font de la Guatlla", "15. Hostafrancs", 
"16. la Bordeta", "17. Sants - Badal", "18. Sants", "19. les Corts", 
"2. el Barri Gòtic", "20. la Maternitat i Sant Ramon", "21. Pedralbes", 
"22. Vallvidrera, el Tibidabo i les Planes", "23. Sarrià", "24. les Tres Torres", 
"25. Sant Gervasi - la Bonanova", "26. Sant Gervasi - Galvany", 
"27. el Putxet i el Farró", "28. Vallcarca i els Penitents", 
"29. el Coll", "3. la Barceloneta", "30. la Salut", "31. la Vila de Gràcia", 
"32. el Camp d'en Grassot i Gràcia Nova", "33. el Baix Guinardó", 
"34. Can Baró", "35. el Guinardó", "36. la Font d'en Fargues", 
"37. el Carmel", "38. la Teixonera", "39. Sant Genís dels Agudells", 
"4. Sant Pere, Santa Caterina i la Ribera", "40. Montbau", "41. la Vall d'Hebron", 
"42. la Clota", "43. Horta", "44. Vilapicina i la Torre Llobeta", 
"45. Porta", "46. el Turó de la Peira", "47. Can Peguera", "48. la Guineueta", 
"49. Canyelles", "5. el Fort Pienc", "50. les Roquetes", "51. Verdun", 
"52. la Prosperitat", "53. la Trinitat Nova", "54. Torre Baró", 
"55. Ciutat Meridiana", "56. Vallbona", "57. la Trinitat Vella", 
"58. Baró de Viver", "59. el Bon Pastor", "6. la Sagrada Família", 
"60. Sant Andreu", "61. la Sagrera", "62. el Congrés i els Indians", 
"63. Navas", "64. el Camp de l'Arpa del Clot", "65. el Clot", 
"66. el Parc i la Llacuna del Poblenou", "67. la Vila Olímpica del Poblenou", 
"68. el Poblenou", "69. Diagonal Mar i el Front Marítim del Poblenou", 
"7. la Dreta de l'Eixample", "70. el Besòs i el Maresme", "71. Provençals del Poblenou", 
"72. Sant Martí de Provençals", "73. la Verneda i la Pau", 
"8. l'Antiga Esquerra de l'Eixample", "9. la Nova Esquerra de l'Eixample"
), class = "factor"), TOTAL = c(47986L, 16240L, 15101L, 22923L, 
32048L, 51651L, 44246L, 42512L, 58315L, 38412L, 40358L, 1151L, 
30622L, 10422L, 15949L, 18561L, 24047L, 41244L, 46104L, 23980L, 
12117L, 4689L, 25106L, 16660L, 25909L, 47753L, 29617L, 15615L, 
7428L, 13207L, 50885L, 34431L, 25734L, 9020L, 36538L, 9390L, 
31583L, 11634L, 6971L, 5171L, 5792L, 611L, 26743L, 25618L, 25046L, 
15506L, 2233L, 15247L, 6863L, 15648L, 12368L, 26398L, 7271L, 
2859L, 10369L, 1379L, 10006L, 2539L, 12582L, 57223L, 29031L, 
14141L, 22171L, 38371L, 27089L, 15204L, 9404L, 33931L, 13710L, 
22893L, 20649L, 26187L)), .Names = c("Dte.", "Barris", "TOTAL"
), row.names = 2:73, class = "data.frame")

OUTPUT: Гистограмма с библиотекой ggplot2, которая показывает по осям X номер района и вОсь Y - сумма ВСЕГО поля, принадлежащего району.

[! [Введите описание изображения здесь] [2]] [2]

Answer 1

library(tidyverse)

data %>% 
  group_by(Dte.) %>% 
  summarise(Population = sum(TOTAL)) %>% 
  ggplot(aes(x = Dte., y = Population)) + 
    geom_bar(stat = "identity")

Answer 2

Как это?

library(tidyverse)
 df%>%
  group_by(Dte.)%>%
  summarise(total=sum(TOTAL))%>%
  mutate(Dte.=as.numeric( as.character(Dte.) ))%>%
  arrange(Dte.)%>%
  ggplot(aes(x=as.factor(Dte.),y=total))+geom_col()+
  labs(x="Dte.",y="TOTAL")