1 目的

NipponMapに他のウェブサイトからダウンロードした都道府県別データを加え，可視化．今回は65歳以上人口割合を表現する．また，シェープファイルを使わずに都道府県データ（65歳以上人口割合）を表現する方法を紹介する．

総務省が提供する都道府県・市区町村のすがた（社会・人口統計体系）を利用．

ライブラリ：sf，tidyverse，Nipponmap

library(sf)
library(tidyverse)
library(NipponMap)

2 データの追加

シェープファイル

作業フォルダ（ディレクトリ）にjpn.shpなどが含まれるshapesと示されるフォルダがあることを前提とする．

Nippon_mapと名付け，read_sf()でデータを読込．
- シェープファイルを作業フォルダに移すのが面倒だと思う場合は，Nippon_map<-以降のコマンドをread_sf(system.file("shapes/jpn.shp"), package="NipponMap")にしても可能．この場合，移す作業は必要ない．
- crs="WGS84"は削除しても目的は達成可能．crs（Coordinate ReferenceSystem，座標参照系）を1984年に定められた世界測地系（World Geodetic System）に投影を意味．

Nippon_map<-read_sf("shapes/jpn.shp", 
                     crs="WGS84")

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）　>　都道府県データ　>　データ表示
- 絞り込み　>　地域区分　>　都道府県
- 地域候補　>　地域候補　>　全て選択　
右の「選択中地域」欄に全て選択（48地域）されていることを確認．今回は全国は必要ないため，0000_全国を選択して，「地域を削除」をクリック．これで「選択中地域」欄は都道府県（47地域）になる．「確定」をクリック．
- 絞り込み　>　データの種類：指標データ　>　分野：#A 人口・世帯
- 項目候補　>　#A03503　65歳以上人口割合（％）　>　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」とし，CSV形式のデータをダウンロード．
- 注意：今回は割合を利用しているため，4桁の値はないが，値が4桁以上になる場合，桁区切りのカンマ（,）が入る．この場合は，ダウンロードオプションで「桁区切り(,)を使用しない」にチェックしたほうが無難．

データの読込

ダウンロードしたCSV形式のデータは同じフォルダ（上の作業フォルダのこと）に格納．
- read.csv()：CSV形式のデータの読込．
- sep=","：データがカンマで区切られていることを指示．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．
- skip=1：1行目を削除．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．
- header=TRUE：1行目（削除前の2行目）が列名であることを指示．
- fileEncoding：文字化けを防止．

#65歳以上高齢者人口割合データの読込
Elderly_pop<-read.csv("FEI_PREF_220523124500.csv",
                      sep=",", skip=1,
                      header=TRUE,
                      fileEncoding="CP932" )

データの中身

パイプ演算子（%>%）の活用．¹

head()を用いて上から6行までのデータの中身を確認．

Elderly_pop %>% 
  head()

データの加工

rename()を用いてElderly_popの3列目（地域.コード）と6列目（X.A03503_65歳以上人口割合…）の列名変更．データ名はそのままElderly_popとする．
都道府県を識別する列（SP_ID）を用いて，地図データ（Nippon_map）と65歳以上高齢者人口割合データ（Elderly_pop）の結合準備．
- データの結合には，列の成分も同じでなくてはならない．
- mutate()：データの列の変更や追加を指示．
- Elderly_popのSP_IDは例えば北海道が1000になっている．一方，Nippon_mapでは北海道は1である．そこで，Nippon_mapの表記にそろえるためElderly_popのSP_IDを1000で割る．
その他の注意点
- Nippon_mapのSP_IDは<chr>（character：文字列），Elderly_popのSP_IDは<int>（integer：数値）のため結合できない．
- そこで，Elderly_popのSP_IDを文字列に変換．
- データ名はそのままElderly_popとする．

#列名の変更
Elderly_pop %>% 
  rename(SP_ID=3, 
         Elderly_pop_rate=6) ->
  Elderly_pop

#データ結合のための準備
Elderly_pop %>% 
  mutate(SP_ID=SP_ID/1000) %>% 
  mutate(SP_ID=as.character(SP_ID)) -> 
  Elderly_pop

データの結合

シェープファイルである地図データ（Nippon_map）と65歳以上高齢者人口割合データ（Elderly_pop）を結合．

地図データ（Nippon_map）と65歳以上高齢者人口割合データ（Elderly_pop）をSP_IDで結合（left_join）し，Elderlry_mapと名付ける．

Elderlry_map<-
  left_join(Nippon_map, Elderly_pop, 
            by=c("SP_ID"))

3 追加データの可視化

地図の下にNipponMapおよび都道府県・市区町村のすがたを利用したことを記す（caption）．
今回は色分けにviridisを利用．²
- "option="G"はoption="mako"に等しい．

ggplot()+ 
  geom_sf(data=Elderlry_map, 
          aes(fill=Elderly_pop_rate))+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(fill="％",  
       caption="NipponMap
       出典：総務省都道府県・市区町村のすがた")+
  ggtitle("65歳以上人口割合（2019年度）")+
  theme_bw()

4 シェープファイルを利用しない都道府県地図の作成

参考コード

次のウェブサイトのコードを参考にした．

ggplot2::geom_tile()で日本地図（アクセス日：2022-10-23）
データファイル（JP_plotと名付けられている）の作り方は上記サイトのコードを基本コピーする．
- 後ほど，geom_tile()を用いて四角形で示された都道府県が2次元（x軸，y軸）の平面に配置され，色分けされる．
- 沖縄は(x,y)=(1,1)に配置，北海道は(x,y)=(16,14)に配置される．
- JP_plotには都道府県の識別番号がないため，識別番号（ID）を北海道（1）から順番に加えていく．下記のように加えていく．

JP_plot <- tribble(
    ~ID, ~Prefecture, ~Code, ~x, ~y,
    1, "北海道", "HK", 16, 14,
    2, "青森県",　"AO", 15, 11,

JP_plotの中身

IDが追加されている．

JP_plot %>% 
  head()

データの結合

今度は65歳以上高齢者人口割合データをJP_plotに結合する．
- 先ほど，作成したSP_IDからIDを作成．数字列（as.numeric()）に戻す．

#IDの作成
Elderly_pop %>% 
  mutate(ID=as.numeric(SP_ID)) -> 
  Elderly_pop1

#IDでデータ結合
Elderlry_map1<-
  left_join(JP_plot, Elderly_pop1, 
            by=c("ID"))

完成地図

geom_tile()の説明．
- widthとheightは都道府県の横と縦の長さ．Elderlry_map1に納められているScale変数を利用．
- colorにより四角（都道府県）の枠の色を白（white）に指定．
65歳以上人口割合（Elderly_pop_rate）をscale_fill_viridis_c()を用いて色分け．
この図では，タイトルと出典を図の枠内に収めた．annotate()を利用すると，自由な位置に文字を記入可能．
coord_fixed()：座標の縦横比の固定．
theme()の説明．
- legend.position：凡例の位置の指示．
- legend.background：凡例の背景の指示．ここでは，無色指定．
- panel.grid：グリッド線の指示．ここでは，非表示指定．
- axis.title：軸タイトルの指示．ここでは，非表示指定．
- axis.text：軸テキストの指示．ここでは，非表示指定．
- axis.ticks：軸目盛の指示．ここでは，非表示指定．

ggplot()+
  geom_tile(data=Elderlry_map1, 
            aes(x=x, y=y, width=Scale, height=Scale,
                fill=Elderly_pop_rate), 
            color="white")+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  geom_text(data=Elderlry_map1, aes(x=x, y=y, label=Prefec), 
            size=2.7, color="white")+ 
  annotate("text", x=1, y=16, 
           label="65歳以上人口割合（2019年度）",
           color="black", size=5, hjust=0)+
  annotate("text", x=10, y=1,
           label="出典：総務省都道府県・市区町村のすがた,
           https://qiita.com/masaki_kubota", 
           color="black", size=3, hjust=0)+
  labs(fill="％")+
  coord_fixed(ratio=1)+
  theme(legend.position=c(0.2, 0.7),
        legend.background=element_rect(fill=NA, color=NA),
        panel.grid=element_blank(), 
        axis.title=element_blank(),
        axis.text=element_blank(),
        axis.ticks=element_blank())

参考ウェブサイト

ggplot2::geom_tile()で日本地図（アクセス日：2022-10-23）

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

必要に応じてパッケージをダウンロード（install.packages("viridis")し，library(viridis)で呼び出す．↩︎
必要に応じてパッケージをダウンロード（install.packages("viridis")し，library(viridis)で呼び出す．↩︎

追加データの可視化

65歳以上人口割合の例

岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）

2022-06-04作成，2024-03-01改訂

1 目的

2 データの追加

3 追加データの可視化

4 シェープファイルを利用しない都道府県地図の作成

追加データの可視化

65歳以上人口割合の例

岩田真一郎（ 神奈川大学経済学部）

2022-06-04作成，2024-03-01改訂

1 目的

2 データの追加

3 追加データの可視化

4 シェープファイルを利用しない都道府県地図の作成

　岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）