1 目的

NipponMapに他のウェブサイトの情報から作成した都道府県別データを加え，可視化．今回はユニクロとサッカーショップKAMOの店舗数を表現する．

ライブラリ：sf，tidyverse，Nipponmap

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

2 店舗数データの作成

シェープファイル

  • これまでの例（1，1.1を参照）のようにNipponMapを読込．
Nippon_map <- read_sf("shapes/jpn.shp", 
                     crs="WGS84")

ユニクロとサッカーショップKAMOの店舗数データの作成

  • ユニクロ（アクセス日：2022-04-15）とサッカーショップKAMO（アクセス日：2022-04-15）のウェブサイトから都道府県別の舗数を調べ，都道府県の順番に気をつけながらデータ（拡張子を.csvとする）を「自分で」作成する．Excelで保存する場合は，CSV（コンマ区切り）（*.csv）を選択． ここでは，stores.csvと名付ける．
    • stores.csvを作業ファイルに保存．
    • read.csv：CSVファイルの読込．オブジェクトをStoresとする．
#csvファイルの読込
Stores <- read.csv("stores.csv")

#上から6行のデータの中身
Stores %>% 
  head()

データの加工及び結合

  • Nippon_mapのSP_IDは<chr>（character：文字列），StoresのSP_IDは<int>（integer：数値）のため結合できない．
    • そこで，Storesの`SP_IDを文字列に変換．データ名はStoresのまま．
  • 地図データ（Nippon_map）と店舗数データ（Stores）をSP_IDで結合（left_join）し，オブジェクトをStores_mapとする．
#データ結合のため文字列に変更
 Stores <- Stores %>% 
  mutate(SP_ID=as.character(SP_ID)) 
 

#地図データと店舗数データの結合
Stores_map <-
  left_join(Nippon_map, Stores, 
            by=c("SP_ID"))

3 店舗数の可視化

ユニクロ店舗数の完成図

  • labs()内に出典を表記（caption）．
ggplot()+ 
  geom_sf(data=Stores_map, 
          aes(fill=uniqulo))+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(fill="店舗数",
       caption="NipponMap 
       出典：UNIQLO店舗検索")+
  ggtitle("都道府県別ユニクロ店舗数")+
  theme_void()

サッカーショップKAMO店舗数の完成図

ggplot()+ 
  geom_sf(data=Stores_map, 
          aes(fill=kamo))+
  scale_fill_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(fill="店舗数", 
       caption="NipponMap 
       出典：サッカーショップKAMO店舗一覧")+
  ggtitle("都道府県別サッカーショップKAMO店舗数")+
  theme_void()

4 応用

4.1 色のマニュアル指定

サッカーショップは扱っている商品に偏り（サッカー商品のみ）があるため，人口の多い都道府県のみに立地する傾向．多くの都道府県において店舗がゼロ．

  • そこで，店舗数ゼロの都道府県を白色で埋める．
    • その他の階級の色もマニュアル指定．
  • これまで使用してきたmako（option="G"）を利用するため，カラーコードを調べる．
#カラーコードを調べるため．
library(scales)
## Warning: package 'scales' was built under R version 4.3.3
#カラーコードの表示（4色）．
show_col(viridis_pal(option="G")(4))

完成図

  • 色分けに利用する色を自分で作成し，my_colorsと名付ける．右の色が最小値を反映し，左の色が最大値を反映する．
    • 白色（white）以外は上のカラーコードを利用．
  • as.factor()：店舗数を連続値ではなく，離散値として扱うため．
  • scale_fill_manual()：マニュアルで色を決めたい場合に利用．色分け（values）にmy_colorsを適用するように指示．
#色のマニュアル指定
my_colors<-
  c("white", "#38AAACFF", "#40498EFF", "#0B0405FF")

ggplot()+ 
  geom_sf(data=Stores_map, 
          aes(fill=as.factor(kamo))) +
  scale_fill_manual(values=my_colors)+
  labs(fill="店舗数",
       caption="NipponMap 
       出典：サッカーショップKAMO店舗一覧")+
  ggtitle("都道府県別サッカーショップKAMO店舗数")+
  theme_void()

リンク

Rによる地理空間データの可視化

都市経済学講義ノート

Shinichiro Iwata

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