例題

　ggplot2を用いて、東京都都心３区（千代田区、中央区、港区）を、各地区の人口で色分けした地図を作成したい。

事前準備

Rで地図を表示するためには、分析対象とする行政区のshapeファイルが必要となる。shapeファイルは、政府統計のポータルサイトe-Statからダウンロード可能。 たとえば2020年の国勢調査の結果を含むshapeファイルが集計されているURLはhttps://shorturl.at/cELQR。 なお、jpndistrictパッケージから取得することも可能である。

地図化

パッケージの読み込み

library(tidyverse)
library(sf) #空間データを扱うためのsfパッケージ

GISの読み込み

ダウンロードしたデータを読み込む。

注意：以下のスクリプトでは、サンプルデータを自分のプロジェクトフォルダーにおいてzipを解凍してあるものとする。 

# 国勢調査小地域データの読みこみ
chome <- read_sf("tokyocity-2018/h27ka13.shp", 　#shapeファイルの名前
               　 options="ENCODING=CP932")
# 確認
head(chome)
## Simple feature collection with 6 features and 35 fields
## Geometry type: POLYGON
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 138.8144 ymin: 29.79356 xmax: 140.3427 ymax: 35.68572
## Geodetic CRS:  JGD2000
## # A tibble: 6 × 36
##   KEY_CODE    PREF  CITY  S_AREA PREF_NAME CITY_NAME S_NAME  KIGO_E HCODE   AREA
##   <chr>       <chr> <chr> <chr>  <chr>     <chr>     <chr>   <chr>  <int>  <dbl>
## 1 13          13    402   000000 東京都    青ヶ島村  <NA>    <NA>    8101 1.36e4
## 2 13          13    402   000000 東京都    青ヶ島村  <NA>    <NA>    8101 1.79e5
## 3 13          13    402   000000 東京都    青ヶ島村  <NA>    <NA>    8101 1.20e5
## 4 13          13    364   000000 東京都    神津島村  <NA>    <NA>    8101 1.31e6
## 5 13101001001 13    101   001001 東京都    千代田区  丸の内… <NA>    8101 3.79e5
## 6 13101001002 13    101   001002 東京都    千代田区  丸の内… <NA>    8101 1.43e5
## # ℹ 26 more variables: PERIMETER <dbl>, H27KAxx_ <int>, H27KAxx_ID <int>,
## #   KEN <chr>, KEN_NAME <chr>, SITYO_NAME <chr>, GST_NAME <chr>,
## #   CSS_NAME <chr>, KIHON1 <chr>, DUMMY1 <chr>, KIHON2 <chr>, KEYCODE1 <chr>,
## #   KEYCODE2 <chr>, AREA_MAX_F <chr>, KIGO_D <chr>, N_KEN <chr>, N_CITY <chr>,
## #   KIGO_I <chr>, MOJI <chr>, KBSUM <int>, JINKO <dbl>, SETAI <dbl>,
## #   X_CODE <dbl>, Y_CODE <dbl>, KCODE1 <chr>, geometry <POLYGON [°]>
# データの座標系の確認
crs <- st_crs(chome)
crs
## Coordinate Reference System:
##   User input: JGD2000 
##   wkt:
## GEOGCRS["JGD2000",
##     DATUM["Japanese Geodetic Datum 2000",
##         ELLIPSOID["GRS 1980",6378137,298.257222101,
##             LENGTHUNIT["metre",1]]],
##     PRIMEM["Greenwich",0,
##         ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
##     CS[ellipsoidal,2],
##         AXIS["geodetic latitude (Lat)",north,
##             ORDER[1],
##             ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
##         AXIS["geodetic longitude (Lon)",east,
##             ORDER[2],
##             ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
##     USAGE[
##         SCOPE["Horizontal component of 3D system."],
##         AREA["Japan - onshore and offshore."],
##         BBOX[17.09,122.38,46.05,157.65]],
##     ID["EPSG",4612]]

使用対象データを取り出す

ここでは都心3区に範囲を限定する。

toshin <- chome[chome$CITY_NAME %in% c("千代田区", "中央区", "港区"), ]

参考：なお、もしも他のデータと統合したい場合には、上記のスクリプトに加えてEY_CODEをキーにしてデータ統合する。

可視化

# ライブラリを読み込む
library(ggplot2) 
library(ggthemes)

# 人口規模のコロプレスマップを作成
g.toshin <- ggplot()+
  geom_sf(data = toshin, aes(fill = as.numeric(JINKO)),color = "white")+
  labs(fill = "単位：人",
       title = "都心3区の人口規模(2018年)")
g.toshin

参考：並べて表示することも可能

library(gridExtra)

chiyoda <- ggplot()+
  geom_sf(data = filter(toshin,CITY_NAME=="千代田区"), aes(fill = as.numeric(JINKO)),color = "white")+
  labs(fill = "単位：人",
       title = "千代田区")

chuo <- ggplot()+
  geom_sf(data = filter(toshin,CITY_NAME=="中央区"), aes(fill = as.numeric(JINKO)),color = "white")+
  labs(fill = "単位：人",
       title = "中央区")

minato <- ggplot()+
  geom_sf(data = filter(toshin,CITY_NAME=="港区"), aes(fill = as.numeric(JINKO)),color = "white")+
  labs(fill = "単位：人",
       title = "港区")

# 3つ並べて描写
grid.arrange(chiyoda,chuo,minato,ncol = 3)