Create a tibble of precinct stats
Arguments
- shp
a tibble::tibble with precinct stats
- ...
named tidyselections
Examples
hover_precinct(dc, 1, pop = dplyr::starts_with('pop'), vap = dplyr::starts_with('vap'))
#> [[1]]
#> # A tibble: 1 × 144
#> rowname V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 GEOID20 1100102-0… 1100… 1100… 1100… 1100… 1100… 1100… 1100… 1100… 1100… 1100…
#> # ℹ 132 more variables: V12 <chr>, V13 <chr>, V14 <chr>, V15 <chr>, V16 <chr>,
#> # V17 <chr>, V18 <chr>, V19 <chr>, V20 <chr>, V21 <chr>, V22 <chr>,
#> # V23 <chr>, V24 <chr>, V25 <chr>, V26 <chr>, V27 <chr>, V28 <chr>,
#> # V29 <chr>, V30 <chr>, V31 <chr>, V32 <chr>, V33 <chr>, V34 <chr>,
#> # V35 <chr>, V36 <chr>, V37 <chr>, V38 <chr>, V39 <chr>, V40 <chr>,
#> # V41 <chr>, V42 <chr>, V43 <chr>, V44 <chr>, V45 <chr>, V46 <chr>,
#> # V47 <chr>, V48 <chr>, V49 <chr>, V50 <chr>, V51 <chr>, V52 <chr>, …
#>
#> $pop
#> # A tibble: 9 × 144
#> rowname V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 pop 9944 6908 6354 6532 4823 10853 3327 6178 5809 5795 7794
#> 2 pop_hisp 840 715 595 602 456 1023 330 434 684 608 836
#> 3 pop_white 4185 4090 3855 4375 3765 7405 2178 4662 3692 3952 5275
#> 4 pop_black 3418 644 367 286 103 579 208 275 489 391 473
#> 5 pop_aian 12 16 16 3 4 10 0 6 2 1 12
#> 6 pop_asian 1020 1076 1251 954 266 1191 386 407 739 527 732
#> 7 pop_nhpi 11 14 0 2 2 9 3 3 0 0 3
#> 8 pop_other 39 31 44 27 25 60 25 55 15 21 53
#> 9 pop_two 419 322 226 283 202 576 197 336 188 295 410
#> # ℹ 132 more variables: V12 <dbl>, V13 <dbl>, V14 <dbl>, V15 <dbl>, V16 <dbl>,
#> # V17 <dbl>, V18 <dbl>, V19 <dbl>, V20 <dbl>, V21 <dbl>, V22 <dbl>,
#> # V23 <dbl>, V24 <dbl>, V25 <dbl>, V26 <dbl>, V27 <dbl>, V28 <dbl>,
#> # V29 <dbl>, V30 <dbl>, V31 <dbl>, V32 <dbl>, V33 <dbl>, V34 <dbl>,
#> # V35 <dbl>, V36 <dbl>, V37 <dbl>, V38 <dbl>, V39 <dbl>, V40 <dbl>,
#> # V41 <dbl>, V42 <dbl>, V43 <dbl>, V44 <dbl>, V45 <dbl>, V46 <dbl>,
#> # V47 <dbl>, V48 <dbl>, V49 <dbl>, V50 <dbl>, V51 <dbl>, V52 <dbl>, …
#>
#> $vap
#> # A tibble: 9 × 144
#> rowname V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11
#> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 vap 8803 6804 6170 6225 4217 10004 2669 4780 5216 5018 6749
#> 2 vap_hisp 778 701 572 566 371 929 237 322 624 509 689
#> 3 vap_white 4122 4045 3766 4202 3342 6818 1790 3616 3247 3455 4634
#> 4 vap_black 2509 630 365 263 92 556 176 228 480 351 418
#> 5 vap_aian 11 16 14 3 2 10 0 6 2 0 12
#> 6 vap_asian 979 1059 1220 918 249 1156 321 378 718 475 664
#> 7 vap_nhpi 11 11 0 2 1 9 3 3 0 0 2
#> 8 vap_other 32 30 35 20 23 49 24 39 13 19 35
#> 9 vap_two 361 312 198 251 137 477 118 188 132 209 295
#> # ℹ 132 more variables: V12 <dbl>, V13 <dbl>, V14 <dbl>, V15 <dbl>, V16 <dbl>,
#> # V17 <dbl>, V18 <dbl>, V19 <dbl>, V20 <dbl>, V21 <dbl>, V22 <dbl>,
#> # V23 <dbl>, V24 <dbl>, V25 <dbl>, V26 <dbl>, V27 <dbl>, V28 <dbl>,
#> # V29 <dbl>, V30 <dbl>, V31 <dbl>, V32 <dbl>, V33 <dbl>, V34 <dbl>,
#> # V35 <dbl>, V36 <dbl>, V37 <dbl>, V38 <dbl>, V39 <dbl>, V40 <dbl>,
#> # V41 <dbl>, V42 <dbl>, V43 <dbl>, V44 <dbl>, V45 <dbl>, V46 <dbl>,
#> # V47 <dbl>, V48 <dbl>, V49 <dbl>, V50 <dbl>, V51 <dbl>, V52 <dbl>, …
#>