install.packages()
でパッケージをインストールし、library()
でパッケージを呼び出します。ここでは以下のパッケージを用います
install.packages(c("maptools","classInt","RColorBrewer", "readr",
"magrittr","dplyr","kokudosuuchi", "estatapi",
"sf","purrr", "needs", "DT"))
devtools::install_github("tidyverse/ggplot2")
library(maptools)
library(classInt)
library(RColorBrewer)
library(readr)
library(magrittr)
library(dplyr)
library(kokudosuuchi)
library(estatapi)
library(sf)
library(purrr)
library(needs)
library(ggplot2)
library(DT)
needs
パッケージのmagrittr()
はパイプ %>%
の優先順位を高めるために用いられます
needs::prioritize(magrittr)
まず最初に、国土交通省の国土数値情報のウェブサイトから1kmメッシュ人口データをダウンロードします。さらに、神奈川県の2020年の将来人口推計データを可視化します。
国土数値情報ダウンロードサービスは以下のURLからアクセスできます。 http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/index.html
kokudosuuchi
パッケージのgetKSJSummary()
を用いると、APIを使って国土数値情報の要約情報を得ることができます。
kokudosuuchi::getKSJSummary() %>%
filter(title=="1kmメッシュ別将来推計人口(H29国政局推計)(shape形式版)")
## # A tibble: 1 x 5
## identifier title field1 field2 areaType
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 m1000 1kmメッシュ別将来推計人口(H29国政局推計)(shape形式版)… 各種統計… " " 3
getKSJURL()
関数で国土数値情報のURLを取得したあと、curl
パッケージのcurl_download()
関数で国土数値情報をダウンロードできます。
url <- kokudosuuchi::getKSJURL("m1000", prefCode = 14) %>%
dplyr::select(zipFileUrl) %>%
dplyr::pull(1)
tf <- tempfile(fileext = ".zip")
curl::curl_download(url, tf)
unzip(tf, exdir = getwd(), junkpaths = TRUE)
unlink(tf)
rm(tf)
sf
パッケージのst_read()
関数でArcGISのシェープファイルを読み込みます。
d <- sf::st_read('Mesh3_POP_14.shp')
ggplot2
を使って、神奈川県の2020年将来人口推計データを以下のようにして可視化します。
ggplot2::ggplot(data = d, aes(fill=POP2020)) +
geom_sf() +
scale_fill_distiller(palette="RdYlGn") +
theme_bw() +
labs(title = "Population of Kanagawa in 2020 (est.)")