library(ggthemes)
library(ggrepel)
library(httr)
library(jpndistrict)
library(sf)
library(tidyverse)
ne_states()
関数
では市区町村までマッピングすることはできまないjpndistrict
}パッケージ を使うjpndistrict
}パッケージが必要jpndistrict
}パッケージは、CRAN
からダウンロードできないjpndistrict
}パッケージをインストールするremotes
}パッケージをインストールするConsole
に打ち込む(この作業は一度だけでよい)install.packages("remotes")
::install_github("uribo/jpndistrict") remotes
jpndistrict
}
パッケージを読み込むlibrary(jpndistrict)
→ 東京都の地図データを抽出する
→ df_tokyo_map
という名前を付ける
<- jpn_pref(admin_name = "東京都") df_tokyo_map
df_tokyo_map
の型をチェックしてみるclass(df_tokyo_map)
[1] "sf" "tbl_df" "tbl" "data.frame"
|>
df_tokyo_map ggplot() +
geom_sf() +
theme_minimal()
- 東京都の区域は本州の「東京地方」と「島嶼部」から構成
-
「東京地方」の23特別区で構成される東京都区部(23区)だけを表示させる
<- jpn_pref(admin_name = "東京都") %>%
df_tokyo_map ::filter(str_detect(city, "区")) # 23区だけを抜き取る設定 dplyr
|>
df_tokyo_map ggplot() +
geom_sf() +
theme_minimal()
df_dtokyo_map
の中身を確認し、東京都の
pref_code
を確認する::datatable(df_tokyo_map) DT
pref_code
は 13→ 東京都の地図データ + 23区のみ抜き取る
<- jpn_pref(13, district = TRUE) %>%
df_tokyo_map ::filter(str_detect(city, "区")) # 23区だけを抜き取る設定 dplyr
head(df_tokyo_map, 23)
city
,
geomety
) だけに絞る<- df_tokyo_map %>%
df_tokyo_map select(city, geometry)
head(df_tokyo_map, 23)
これで必要なマップデータを入手できた
df_tokyo_map
の中身を確認し、東京都の
pref_code
を確認する
::datatable(df_tokyo_map) DT
pref_code
は 13→ 東京都の地図データ + 23区のみ抜き取る
<- jpn_pref(13, district = TRUE) %>%
df_tokyo_sf ::filter(str_detect(city, "区")) # 23区だけを抜き取る設定 dplyr
%>%
df_tokyo_sf ggplot() +
geom_sf() +
theme_minimal()
head(df_tokyo_sf, 23)
city
,
geomety
) だけに絞る<- df_tokyo_sf %>%
df_tokyo_sf select(city, geometry)
head(df_tokyo_sf, 23)
e-Stat
)にアクセスして手動でデータをダウンロードe-Stat
)にアクセスして「アプリケーションID」を取得し自動でデータをダウンロードe-Stat
からダウンロード(手動)【ダウンロードの範囲】から「ページ上部の選択項目(調査年)」を選ぶ
【ファイル形式】から「csv形式」を選ぶ
【ヘッダの出力】から「出力しない」を選ぶ
【コードの出力】から「出力しない」を選ぶ
✅️データがない行を表示しない
✅️データがない列を表示しない
→ 「ダウンロード」をクリック
→ 「ダウンロード」をクリック
→ ダウンロードした csv ファイルを開く
「調査年」 | → year |
「地域」 | → city |
「A1101_総人口【人】」 | → population |
city
内にある「東京都
」(東京都と半角スペース)を削除するcity
列を選び「編集」→「検索」→「置換」