【TeachingDemos】誕生日なので大豆について考えてみた(2)
n+1歳したよポエムは後に回すとして、
世は節分なので大豆について考える。パート2。
準備
シェープファイルはNipponパッケージのフォルダに含まれているやつを借りる。
CRSクラス作成では投影法を地球座標系、準拠楕円体をWGS84に指定した。
>map <- system.file("shapes/jpn.shp", package = "Nippon")[1] %>% maptools::readShapePoly(., proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")) > map@data SP_ID jiscode name population region 0 1 01 Hokkaido 5506419 Hokkaido 1 2 02 Aomori 1373339 Tohoku 2 3 03 Iwate 1330147 Tohoku 3 4 04 Miyagi 2348165 Tohoku 4 5 05 Akita 1085997 Tohoku 5 6 06 Yamagata 1168924 Tohoku 6 7 07 Fukushima 2029064 Tohoku 7 8 08 Ibaraki 2969770 Kanto 8 9 09 Tochigi 2007683 Kanto 9 10 10 Gunma 2008068 Kanto 10 11 11 Saitama 7194556 Kanto 11 12 12 Chiba 6216289 Kanto 12 13 13 Tokyo 13159388 Kanto 13 14 14 Kanagawa 9048331 Kanto 14 15 15 Niigata 2374450 Chubu 15 16 16 Toyama 1093247 Chubu 16 17 17 Ishikawa 1169788 Chubu 17 18 18 Fukui 806314 Chubu 18 19 19 Yamanashi 863075 Chubu 19 20 20 Nagano 2152449 Chubu 20 21 21 Gifu 2080773 Chubu 21 22 22 Shizuoka 3765007 Chubu 22 23 23 Aichi 7410719 Chubu 23 24 24 Mie 1854724 Chubu 24 25 25 Shiga 1410777 Kinki 25 26 26 Kyoto 2636092 Kinki 26 27 27 Osaka 8865245 Kinki 27 28 28 Hyogo 5588133 Kinki 28 29 29 Nara 1400728 Kinki 29 30 30 Wakayama 1002198 Kinki 30 31 31 Tottori 588667 Chugoku 31 32 32 Shimane 717397 Chugoku 32 33 33 Okayama 1945276 Chugoku 33 34 34 Hiroshima 2860750 Chugoku 34 35 35 Yamaguchi 1451338 Chugoku 35 36 36 Tokushima 785491 Shikoku 36 37 37 Kagawa 995842 Shikoku 37 38 38 Ehime 1431493 Shikoku 38 39 39 Kochi 764456 Shikoku 39 40 40 Fukuoka 5071968 Kyushu / Okinawa 40 41 41 Saga 849788 Kyushu / Okinawa 41 42 42 Nagasaki 1426779 Kyushu / Okinawa 42 43 43 Kumamoto 1817426 Kyushu / Okinawa 43 44 44 Oita 1196529 Kyushu / Okinawa 44 45 45 Miyazaki 1135233 Kyushu / Okinawa 45 46 46 Kagoshima 1706242 Kyushu / Okinawa 46 47 47 Okinawa 1392818 Kyushu / Okinawa
data部抜くとこんな感じ。
ちなみに人口も地域も入っているので相当便利。
で、
このデータ部の行番号の順を動かさずに、大豆のデータをくっつけたいので、
nameをキーにしてJOINすればいいかなーという方針を立てる。
各種大豆データを
PDF→CSVして、都道府県名をローマ字にするなどすると
>mame_sub<-read.csv("0203mame.csv",header = TRUE) >knitr::kable(mame_sub) |name | natto| tofu| mame_t| |:---------|-----:|----:|------:| |Hokkaido | 3847| 4362| 73600| |Aomori | 4807| 5140| 5370| |Iwate | 4654| 6945| 5470| |Miyagi | 5485| 6264| 19300| |Akita | 4477| 5123| 9640| |Yamagata | 5569| 5906| 7720| |Fukushima | 5298| 5254| 2220| |Ibaraki | 5916| 4839| 5410| |Tochigi | 3962| 5111| 4250| |Gunma | 4808| 5226| 444| |Saitama | 4406| 6328| 786| |Chiba | 4064| 6151| 1080| |Tokyo | 3618| 5969| 4| |Kanagawa | 3418| 5820| 64| |Niigata | 4586| 5070| 8840| |Toyama | 4329| 4927| 7630| |Ishikawa | 3505| 5176| 2310| |Fukui | 3238| 4815| 2430| |Yamanashi | 4501| 5274| 289| |Nagano | 4157| 4510| 3380| |Gifu | 3160| 5078| 3430| |Shizuoka | 3735| 6057| 317| |Aichi | 3348| 5350| 7180| |Mie | 2429| 5307| 3750| |Shiga | 2912| 5059| 9450| |Kyoto | 2680| 5982| 455| |Osaka | 1945| 5470| 20| |Hyogo | 2289| 5709| 3320| |Nara | 2421| 5408| 256| |Wakayama | 1994| 4864| 43| |Tottori | 2658| 6728| 1120| |Shimane | 2605| 6213| 1320| |Okayama | 2428| 4534| 2370| |Hiroshima | 2592| 5258| 667| |Yamaguchi | 2744| 4971| 1020| |Tokushima | 2306| 6763| 45| |Kagawa | 2528| 5425| 97| |Ehime | 2628| 6170| 457| |Kochi | 2017| 6009| 61| |Fukuoka | 3125| 4563| 14300| |Saga | 3317| 6053| 15300| |Nagasaki | 2672| 4824| 496| |Kumamoto | 3861| 5417| 3710| |Oita | 3604| 6288| 1690| |Miyazaki | 2937| 5239| 317| |Kagoshima | 3513| 5471| 301| |Okinawa | 2389| 7478| 1| #natto<-納豆購入額 #tofu<-豆腐購入額 #mame_t<-大豆収穫量(t)
あとはJOINして準備するだけ。
#JOINしたものをデータ部に置き換え map@data<- dplyr::left_join(map@data,mame_sub,"name") #各都道府県の代表点抽出 >map.c<-coordinates(map) %>% as.data.frame(.) >knitr::kable(map.c) | | V1| V2| |:--|--------:|--------:| |0 | 142.5637| 43.37322| |1 | 140.8369| 40.78999| |2 | 141.3672| 39.59491| |3 | 140.9347| 38.45849| |4 | 140.4040| 39.75225| |5 | 140.1059| 38.44662| |6 | 140.2207| 37.38554| |7 | 140.3268| 36.33433| |8 | 139.8238| 36.68965| |9 | 138.9818| 36.51044| |10 | 139.3504| 35.99388| |11 | 140.2134| 35.53588| |12 | 139.4481| 35.69395| |13 | 139.3502| 35.40736| |14 | 138.9373| 37.46545| |15 | 137.2517| 36.63167| |16 | 136.7571| 36.73964| |17 | 136.2342| 35.83485| |18 | 138.6130| 35.61755| |19 | 138.0369| 36.12952| |20 | 137.0573| 35.78676| |21 | 138.3440| 35.00518| |22 | 137.2163| 35.04840| |23 | 136.3712| 34.54634| |24 | 136.1268| 35.22382| |25 | 135.4460| 35.24641| |26 | 135.5121| 34.62303| |27 | 134.8311| 35.08439| |28 | 135.8637| 34.31070| |29 | 135.5186| 33.90602| |30 | 133.8624| 35.36655| |31 | 132.4981| 35.00385| |32 | 133.8122| 34.89499| |33 | 132.7951| 34.63696| |34 | 131.5512| 34.20905| |35 | 134.2566| 33.91387| |36 | 133.9805| 34.20724| |37 | 132.8611| 33.60891| |38 | 133.3812| 33.41964| |39 | 130.6720| 33.53417| |40 | 130.1211| 33.28651| |41 | 129.9260| 32.95754| |42 | 130.8424| 32.64685| |43 | 131.4390| 33.18740| |44 | 131.2934| 32.18176| |45 | 130.6119| 31.62818| |46 | 127.9566| 26.48630| cols<-c("#E06A3B","#FBE481") #色スタンバイ
抽出した代表点に、各サブプロットを置いていくイメージです。
棒グラフで豆腐と納豆を比較する
分かりそうなことは、
豆腐と納豆の購入額を純粋に比較して、地域差がどう出るか、みたいなとこでしょうか。
ただの差の比較にしかならないけど。
#元となるplot plot(map,col=gray(0.8)) #サブプロット用データと、Y軸の最大値決めるためのMax値 >map.d<-cbind(map@data$natto,map@data$tofu) >map.m<-max(map.d) #各ポリゴンの代表点の位置にsubplotをする for(i in 1:nrow(map.c)){ subplot(barplot(map.d[i,],ylim=c(0,map.m),col=cols, names=c("",""),yaxt="n"),x=map.c[i,1], y=map.c[i,2],size=c(0.1,0.5),vadj=0) } locator(2) legend(139,29,c("納豆","豆腐"),fill=cols,cex=0.8)
(forで回しちゃったけどいいやり方あるかしら...)
Y軸を共通にしているので一応単純比較出来るはず。
これが結構おもしろい。
圧倒的西日本の豆腐消費がまず目につく。
が、
圧倒的納豆消費の少なさも目に付く。
東日本は豆腐消費はほどほど、
納豆もほどほど、といった感じ。
これはそれぞれコロプレス図みたいにしてもパキっと分かれて綺麗そう。
特に納豆。納豆。
近畿・中国・四国は特に少ないけどたまたまかなあ、
経年でデータ持ってきてみれば良かった。失敗。
円グラフもしてみる
円グラフもかいてみた
plot(map,col=gray(0.8)) for(i in 1:nrow(map.c)){ subplot(pie(cbind(map@data$natto[i],map@data$tofu[i]),col=cols,labels=c("","")), x=map.c[i,1],y=map.c[i,2],size=c(0.3,0.3),vadj=0) } legend(139,29,c("納豆","豆腐"),fill=cols,cex=0.8)
なんか凡例がうまく表示されない。はて。
円でも黄色比重が高まっているエリアを見つけられる。
このデータの作りだとあまり円にする意味は無かったかな...
円の大きさを大豆の収穫量で変化するようにしてみた
第3の要素として、ここに各都道府県の大豆の収穫量をちゃっかり入れて、
円グラフの半径として使う。
大豆収穫量の多いところと消費の関連とか掴めたらおもしろいなーと思ったんだけど...
#サイズ変える r<-sqrt(map@data$mame_t/pi) #円の大きさは大豆収穫量/パイの二乗根 r<-r/max(r)*0.4 plot(map,col=gray(0.8)) for(i in 1:nrow(map.c)){ subplot(pie(cbind(map@data$natto[i],map@data$tofu[i]),col=cols,labels=c("","")), x=map.c[i,1],y=map.c[i,2],size=c(r[i],r[i]),vadj=0) } legend(139,29,c("納豆","豆腐"),fill=cols,bty="n",cex=0.8)
...世の中そううまくはいかなかった。
作りなよ。みんなもっと大豆作りなよ。ってくらいの収穫量してた。
何も見えやしない。
豆の話(2)はおしまい
後味は悪いが今回はここまで。
まだ大豆データがあるから何か閃いたら(3)としてやろうかな
誕生日
あんまりめでたくないけどせっかく年が一つ増えて最初なので
なんか振り返りながらつらつらと書いてみる。
振り返る
・卒業:卒論を提出後完全にスイッチが切れて日本各地をぷらぷら
大阪→京都 →秋田→(どこに居たか覚えてない10日)→
気付いたら埼玉の某所で寿司食べてた
・仕事:こんなポンコツ根暗でも上司に恵まれてなんとか仕事が出来ている。
頭が上がらない。
・趣味:卒業したらRを触る「理由」みたいなものが無くなってしまったので、
趣味と開き直ってブログを始めたり、
各所のRコミュニティーに勇気を振り絞って出たりした。
塩を撒かれて追い返されるんだと思ってたのに、
気が付いたらR繋がりで知り合いの方が増えてきて。
Rについてはもっとわかるようになりたい。
何をもってわかるとするのか、みたいのはあるけど。
わかりたい、とは思う。し、
そろそろ逃げない分析をやらなきゃなあ、とも思う。IRとかIRとか。
100万円貯まったら次の街へ行く
北の大地を出ることにした。
と、結構な決断をしたつもりだったのに、
どうやら自分から出ていかなくてもそうなりそうな予感。
多分近くも遠くもないうちに。
元々縁もゆかりも無かったけど、今じゃ永住出来ると思えるくらい一番好きな街なので、
札幌は心からおすすめ。
住んでるうちに変わるものも変わらないものもあって、
5年間少し穏やかに過ごし過ぎたので、次の街ではちょっと苦しみたいなというのが希望です。
まだもうしばらくは居る。予定。
ちなみにこれに感化されたわけではないけど良い映画。
とにもかくにも主題歌が名曲です。
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おわり。