2022世界経済論

棒グラフの作成

• ここで、 「trade$import」は、棒グラフにする変数である輸入額

• また、 「trade$origins」は、棒グラフの下に表示する国名

library(readr)
trade <- read_csv("trade.csv")
barplot(trade$import,names.arg=trade$origins)

Leafletのインストール

install.packages("leaflet")

Leafletの基本

• 参考：https://rstudio.github.io/leaflet/

• 参考：https://kazutan.github.io/JapanR2015/leaflet_d.html

pipe operator ( %>% )を用いない書き方

library(leaflet)
m <- leaflet()
m <- addTiles(m)
m <- addMarkers(m, lng=174.768, lat=-36.852, popup="The birthplace of R")
 m

pipe operator ( %>% )を用いる書き方

pipe operatorはcontrol+shift+mを同時に押すことで出ます。

library(leaflet)
m <- leaflet() %>%
addTiles() %>% # Add default OpenStreetMap map tiles
addMarkers(lng=174.768, lat=-36.852, popup="The birthplace of R")
m 

地図上に東京駅を示す

• 東京駅(緯度35.68207281264243, 経度139.76693168096068)
• 東京駅の緯度経度をgoogle mapで確認 – https://goo.gl/maps/RRwEu6EzcK4TjCgQ7
• 参考) 奥村 晴彦氏、leaflet – https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/leaflet.html

leaflet() %>%
  addTiles() %>% #規定の地図背景を使う
  addMarkers(lng=139.76727500369722, lat=35.68207281264243,  popup="Tokyo Station") #ポップアップの経度緯度指定

trade.csvデータに掲載の輸出国を表示。

library(readr)
trade <- read_csv("trade.csv")

library(leaflet)
x <- leaflet() %>%
  addTiles() %>%  # Add default OpenStreetMap map tiles
  addMarkers(lng=trade$longitude.x, lat=trade$latitude.x, popup=trade$origins) 
x

輸出国の輸出額のサークルを作成する。

addCircles()でサークルを作れる。 weightはサークルの外周の線の太さ。 radiusはサークルの大きさ。

library(readr)
trade <- read_csv("trade.csv")

library(leaflet)
x <- leaflet() %>%
  addTiles() %>%  # Add default OpenStreetMap map tiles
addCircles(lng=trade$longitude.x, lat=trade$latitude.x, weight = 1,
    radius = trade$import*100000, popup=trade$origins)
x

輸出国の輸出額のサークルを作成する（パイプ演算子使わない方法）。

library(readr)
trade <- read_csv("trade.csv")

library(leaflet)
x<-leaflet()
x<-addTiles(x)
x<-addCircles(x,lng = trade$longitude.x,lat = trade$latitude.x,radius = trade$import*100000,popup = trade$origins)
x

線でつなぐ

addPolylinesで線を描ける。 線は、データ上、前後の国の緯度と経度を結ぶ。 そのため、日本とアメリカだけのデータ、日本とオーストラリアだけのデータ・・・を作成する。

library(readr)
trade <- read_csv("trade.csv")
line <- read_csv("line.csv")
USA<-subset(line,country=="USA"|country=="JPN")
AUS<-subset(line,country=="AUS"|country=="JPN")
CHN<-subset(line,country=="CHN"|country=="JPN")
NZL<-subset(line,country=="NZL"|country=="JPN")
DEU<-subset(line,country=="DEU"|country=="JPN")


library(leaflet)
x<- leaflet()
x<- addTiles(x)
x<-addPolylines(x,lng=USA$long,lat = USA$lat, weight=USA$import)
x<-addPolylines(x,lng=AUS$long,lat = AUS$lat, weight=AUS$import)
x<-addPolylines(x,lng=CHN$long,lat = CHN$lat, weight=CHN$import)
x<-addPolylines(x,lng=NZL$long,lat = NZL$lat, weight=NZL$import)
x<-addPolylines(x,lng=DEU$long,lat = DEU$lat, weight=DEU$import)

x

航路

• 緯度と経度で表される点と点の間をつなぐ点の集合を求める
• gcIntermediate()という函数は、２地点の航路を求める。
• addStartEnd = TRUE は出発点と到着点を結果の中に含めることを指定
• 日米間で日付変更線またぐため、breakAtDateLine=TRUEと設定。trade[,4:5]とtrade[,6:7]は輸出国と輸入国の緯度経度。
• オブジェクトflowsは通常のデータと異なる地理的データ
• 参考：https://id.fnshr.info/2018/05/20/geosphere2/

library(geosphere)

flows <- gcIntermediate(trade[,4:5], trade[,6:7], sp = TRUE, addStartEnd = TRUE, breakAtDateLine=TRUE) 

#輸入データ
flows$import <- trade$import
#輸出国
flows$origins <- trade$origins
#輸入国
flows$destinations <- trade$destinations