目的

世界銀行のオープンデータサイト（World Bank Open Data）には世界各国の経済，気候変動貧困，健康，教育，ジェンダーなどに関する約8000の開発指標が無料公開されている．ここでは，Natural Earthの世界地図に世界銀行の指標（平均寿命と出生率）を表現する．

  • 世界銀行のオープンデータを扱うパッケージが用意されているため，それを利用する．
    • パッケージをインストールする場合はinstall.packages("WDI")．

ライブラリ：sf，tidyverse，rnaturalearth，WDI

library(sf)
library(tidyverse)

#Natural Earth 
library(rnaturalearth)
#WDI
library(WDI)

平均寿命

世界地図の読込

詳細はNatural Earthの地理空間データの可視化参照．

  • ne_countries()で読込．
    • 地物（オブジェクト）とその属性をもつデータであるためsfクラスを指定．
    • 地図の解像度（scale）はmiddleを指示．
    • World_mapと名付ける．
    • 座標参照系（CRS）：EPSG：4326：WGS84．
World_map<-
  ne_countries(scale="medium",
               returnclass="sf")

指標の選択とデータフレームの作成

Rパッケージを利用しているため，指標そのものをダウンロードする必要はない．ただし，指標名が分からないと，指標を可視できない．そこで，次のように世界銀行のオープンデータサイトから指標名を探す．

  • World Bank Open Data　>　Indicators（Browse by Country or IndicatorのIndicatorをクリック）　>　（例えば，スクロールして指標を探す）Life expectancy at birth, total (years)
  • データフレームを作成する．Life_expectancyと名付ける．
    • WDI()を利用．指標（indicator）としてSP.DYN.LE00.INを利用することを指示．
    • extra=TRUEのオプションを付けることで，その他の情報もデータフレームに加わる．オプションを付けない場合，最小限の情報．
    • 指標は時系列に整備されている．ここでは，2020のみを使用することにする．そのために，最初（start）と終わり（end）の西暦を指示．
    • 指標名を分かり易く変更．
#使用する指標
Life_expectancy<-
  WDI(indicator="SP.DYN.LE00.IN", extra=TRUE,
      start=2020, end=2020)

#列名の変更
Life_expectancy %>% 
  rename(life_ex=SP.DYN.LE00.IN) ->
  Life_expectancy

データの中身

#最初の6行
Life_expectancy %>%
  head()

データの結合

世界地図（World_map）と平均寿命データ（Life_expectancy）を結合．

  • 英字3桁の国名コードを利用して結合（left_join()）し，Life_ex_mapと名付ける．
    • 3桁の国名コードはWorld_mapではLife_expectancyではiso_a3．
Life_ex_map<-
  left_join(World_map, Life_expectancy,
            by=c("iso_a3"="iso3c"))

完成図形

完成図からは南極大陸（ATA）を削除する（好み）．

#南極大陸削除
Life_ex_map %>% 
  filter(iso_a3!="ATA") ->
  Life_ex_map
  • 色分けは平均寿命であることを指示（aes(fill=life_ex)）．
  • 各国の枠（color）は白（white），線（size）の太さは0.001に指示．
  • 凡例を図の下に移動（legend.position="bottom"）．
  • 出典を地図の隅に示す（caption）．
  • ロビンソン図法（ESRI:54030）．
ggplot()+
  geom_sf(data=Life_ex_map, aes(fill=life_ex), 
          color="white", size=0.001)+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(fill="歳",
       caption="出典：Natural Earth, The World Bank")+
  ggtitle("平均寿命（2020年）")+
  coord_sf(crs=st_crs("ESRI:54030"))+
  theme_bw()+
  theme(legend.position="bottom")

出生率

同様にして，出生率を可視化．

  • 出生率の指標はFertility rate, total (births per woman)で指標名はSP.DYN.TFRT.IN．
    • ここでも2020年を利用．
    • コードは繰り返しのため省略．

応用

南アメリカ州の平均寿命

南アメリカ州の選抜

世界地図から南アメリカ州に属する国を切り抜く（filter()）．

  • 大陸の識別は上の表でcontinentの列．
    • SA_Life_ex_mapと名付ける．
Life_ex_map %>% 
  filter(continent=="South America") ->
  SA_Life_ex_map

南アメリカ州地図

国名（英字2桁の国名コードiso_a2）を記した地図を作成する．

  • コードは省略．

完成図形

ggplot()+
  geom_sf(data=SA_Life_ex_map, aes(fill=life_ex),
          color="white")+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(fill="歳",
       caption="出典：Natural Earth, The World Bank")+
  ggtitle("南アメリカ州の平均寿命（2020年）")+
  theme_bw()

南アメリカ州の出生率

コードは繰り返しのため省略．

完成図形

参考ウェブサイト

Introduction to mapping in R（アクセス日：2022-08-15）

How to Download World Bank Data in R-Studio（アクセス日：2022-08-15）←YouTube動画

Rによる地理空間データの可視化