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
シェープファイル
ユニクロとサッカーショップKAMOの店舗数データの作成
.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.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.
Stores
の`SP_ID
を文字列に変換.データ名はStores
のまま.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.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()
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.
mako
(option="G"
)を利用するため,カラーコードを調べる.完成図
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.
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()
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