1 目的

市区町村データをダウンロードし，シェープファイルと結合し，可視化．

ライブラリ：tidyverse，sf

library(tidyverse)
library(sf)

2 学歴ダウンロード

都道府県・市区町村のすがた（社会・人口統計体系）　>　市区町村　>　データ表示
- 表示データ　>　現在の市区町村
- 地域区分　>　都道府県　>　埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県
- 絞り込み　>　デフォルトのまま（チェックのとおり）　　
「地域区分」で埼玉県を選択すると「地域候補」欄に埼玉県の市区町村が表示される．「全て選択する」をクリックすると，右の「選択中地域」欄に埼玉県の市区町村が表示される．
続いて「地域区分」で千葉県を選択し，同様の作業を繰り返す．「選択中地域」欄には埼玉県の市区町村の後に，千葉県の市区町村が示される．
東京都，神奈川県で同様の作業を繰り返す
これで「選択中地域」欄に　埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県の市区町村が選ばれる．「確定」をクリック．
- 絞り込み　>　データの種類：基礎データ　>　分野：#E 教育
- 項目候補　>　#E9101　最終学歴人口（卒業者総数）（人），#E9106　最終学歴人口（大学・大学院）（人）　>　確定　
ここでは次の形式でダウンロード．
- 画面右上に表示される「ダウンロード」をクリック．
- オプションを「ページ上部の選択項目，CSV形式，ヘッダ出力しない，コード出力する，階層コード出力しない，凡例出力しない，注釈を表示するのチェックを外す，桁区切り(,)を使用しない」とし，CSV形式のデータをダウンロード．
- ダウンロードしたファイルは同じフォルダー（ディレクトリ）に格納．
read.csv()：csvファイルの読込．edu_backと名付ける．
- sep=","はデータがカンマで区切られていることを意味する．CSV形式のデータをメモ帳やEXCELで開くと，データがカンマで区切られていることがわかる．
- header=TRUEは列名が含まれていることを意味する．仮に列名がなければFALSE．skip=1は1番最初の行を削除することを意味する．CSV形式のデータをメモ帳やEXCELで開くと，最初の2行に列名（項目名）が記されている．ここでは，1行目は利用しない．
- fileEncoding="CP932"により文字化けを回避．

#最終学歴人口（卒業者総数），最終学歴人口（大学・大学院）の読込
edu_back<-
  read.csv("FEI_CITY_221121140604.csv",
             sep=",", header=TRUE, skip=1, 
             fileEncoding="CP932")

#データの中身
edu_back

扱いやすいように変数名（列名）変更．
- 変更する列：3列名（地域.コード），6列目（E9101_最終学歴人口.卒業者総数..人.），7列目（E9106_最終学歴人口.大学.大学院..人.）．

#変数名（列名）の変更
edu_back %>%
  rename(city_code=3,
         graduate=6,
         univ_graduate=7) ->
  edu_back

大学・大学院卒以上割合計算

大学・大学院卒以上割合（univ_ratio）の列を加える．

edu_back %>%
  mutate(univ_ratio=(univ_graduate/graduate)*100) ->
  edu_back

利用しない市区町村の削除

東京都の離島の市町村を削除　- 大島町，利島村，新島村，神津島村、三宅村、御蔵島村、八丈町、青ヶ島村）、小笠原村を選抜．　
- 離島の市町村を1，離島ではない市（区）町村を0とする二値（ダミー）変数を作成．
- if_else()を使用してダミー変数を作成する．
  - if_else()：第1引数に条件，第2引数に条件を満たす場合の値，第3引数に条件を満たさない場合の値を示す．

#if_else()利用を利用してダミー変数を作成する方法

if_else(条件式, 1, 0)

政令指定都市（さいたま市，千葉市，横浜市，川崎市，相模原市）は区レベルで表現したいため，取り除きたい．

filter()を用いてデータ（edu_back）の一部を選抜．filter()内に利用するデータの条件を指示．!=は否定等号（左辺が右辺と等しくない）．すなわち，政令指定都市，離島の市町村ではない市区町村を利用するという条件．

#離島市町村ダミーを作成
edu_back %>%
  mutate(island=
           ifelse(city_code>=13361 & city_code<=13421, 
                  1, 0)) ->
  edu_back

#離島市町村と政令都市を除いたデータの選抜
edu_back %>% 
  filter(city_code!=11100 & city_code!=12100 &
           city_code!=14100 & city_code!=14130 &
           city_code!=14150 & island!=1)->
  edu_back2

3 地図上への可視化

境界データのダウンロード

大学・大学院卒割合は現在の市区町村単位で計算しているため，行政区域は最新のファイルをダウンロード．

国土数値情報ダウンロードサービス　>　行政区域（ポリゴン）　>　埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県　>　令和4年
- ダウンロードしたZIPファイルは同じフォルダー（ディレクトリ）に納め，ZIPファイルを選択 >　右クリック　>　すべて展開　>　展開先の選択とファイルの選択　>　展開を実行する．展開後は最初にダウンロードしたZIPファイルを削除．　- read_sf()：シェープファイル読込．
rbind()：1都3県を一つのファイルに縦方向に合併．Greater_Tokyoと名付ける．

#1都3県合併の行政区域のシェープファイルの読込
Saitama_map<-
  read_sf("N03-20220101_11_GML/N03-22_11_220101.shp")

Chiba_map<-
  read_sf("N03-20220101_12_GML/N03-22_12_220101.shp")

Tokyo_map<-
  read_sf("N03-20220101_13_GML/N03-22_13_220101.shp")

Kanagagawa_map<-
  read_sf("N03-20220101_14_GML/N03-22_14_220101.shp")

#1都3県合併
Greater_Tokyo <-
  rbind(Saitama_map, Chiba_map, 
        Tokyo_map, Kanagagawa_map)

統計データedu_backとシェープファイルの合併のための準備．

#変数名の変更
Greater_Tokyo %>%
  rename(city_code=N03_007) ->
  Greater_Tokyo

#離島の市町村ダミーの作成
Greater_Tokyo %>%
  mutate(island=
           ifelse(city_code>=13361 & city_code<=13421, 
                  1, 0)) ->
  Greater_Tokyo

#離島の市町村を除いたシェープファイルの作成
Greater_Tokyo %>% 
  subset(island!=1)->
  Greater_Tokyo2

#可視化
ggplot()+
  geom_sf(data=Greater_Tokyo2)

4 大学・大学院卒業者割合の可視化　

地図上に可視化．

シェープファイル形式の地図データ（Greater_Tokyo2）と卒業者割合を格納した統計データ（edu_back2）をcity_codeで結合（left_join）し，改めてGreater_Tokyo2と名付ける．

edu_back2 %>% 
  mutate(city_code=as.character(city_code)) ->
  edu_back2

#地図データ（シェープファイル）と統計データとの合併
Greater_Tokyo2<-
  left_join(Greater_Tokyo2, edu_back2, by=c("city_code"))

可視化

ggplot()+
  geom_sf(data=Greater_Tokyo2, aes(fill=univ_ratio),
          color="white")+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(fill="％", x="", y="",
  caption="出典：国土交通省国土数値情報，総務省都道府県・市区町村のすがた（社会・人口統計体系）")+
  ggtitle("1都3県大学・大学院卒割合（2010年度）")+
  theme_bw()+
  theme(plot.caption=element_text(hjust=0))

Rによる地理空間データの可視化

チュートリアルホーム

市区町村データによる大学・大学院卒者割合の可視化

1都3県の例

岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）

2022-11-21作成，2024-03-01改定

1 目的

2 学歴ダウンロード

3 地図上への可視化

4 大学・大学院卒業者割合の可視化

市区町村データによる大学・大学院卒者割合の可視化

1都3県の例

岩田真一郎（ 神奈川大学経済学部）

2022-11-21作成，2024-03-01改定

1 目的

2 学歴ダウンロード

3 地図上への可視化

4 大学・大学院卒業者割合の可視化

　岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）

4 大学・大学院卒業者割合の可視化　