sfパッケージによる空間データの操作

利用パッケージ

library(sf)
library(tidyverse)
library(viridis)
library(jpndistrict)

データの準備

fukuoka <- jpndistrict::spdf_jpn_pref(code=40) 
class(fukuoka)

[1] "SpatialPolygonsDataFrame"
attr(,"package")
[1] "sp"

spクラスからsfクラスへの変換

fukuoka_sf <- st_as_sf(fukuoka)
class(fukuoka_sf)

[1] "sf"         "data.frame"

CRSをセットする。

fukuoka_sf <- 
  fukuoka_sf %>% 
  st_set_crs(4612)

出力（作図）する

• 通常のプロット

fukuoka_sf %>%
  st_geometry() %>%
  plot()

• ggplot2を利用したプロット

fukuoka_sf %>%
  ggplot() +
  geom_sf()

dplyr関連の操作を行う

• filter()

北九州市のみを選択する

fukuoka_sf %>%
  filter(city_name_=="北九州市")

Simple feature collection with 23 features and 5 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 129.9819 ymin: 33.00003 xmax: 131.1906 ymax: 34.24994
epsg (SRID):    4612
proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs
First 20 features:
   pref_name city_name_ city_name    city_name_full city_code
1     福岡県   北九州市    門司区   北九州市 門司区     40101
2     福岡県   北九州市    門司区   北九州市 門司区     40101
3     福岡県   北九州市    門司区   北九州市 門司区     40101
4     福岡県   北九州市    若松区   北九州市 若松区     40103
5     福岡県   北九州市    若松区   北九州市 若松区     40103
6     福岡県   北九州市    若松区   北九州市 若松区     40103
7     福岡県   北九州市    若松区   北九州市 若松区     40103
8     福岡県   北九州市    若松区   北九州市 若松区     40103
9     福岡県   北九州市    若松区   北九州市 若松区     40103
10    福岡県   北九州市    戸畑区   北九州市 戸畑区     40105
11    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
12    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
13    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
14    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
15    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
16    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
17    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
18    福岡県   北九州市  小倉北区 北九州市 小倉北区     40106
19    福岡県   北九州市  小倉南区 北九州市 小倉南区     40107
20    福岡県   北九州市  小倉南区 北九州市 小倉南区     40107
                         geometry
1  POLYGON((131.003197471 33.8...
2  POLYGON((131.008333333 33.8...
3  POLYGON((130.977422581 33.8...
4  POLYGON((130.744441712 33.8...
5  POLYGON((130.808888418 33.9...
6  POLYGON((130.759679559 33.9...
7  POLYGON((130.71166083 34.00...
8  POLYGON((130.72547917 34.01...
9  POLYGON((130.72615917 34.02...
10 POLYGON((130.851154955 33.9...
11 POLYGON((130.91506677 33.89...
12 POLYGON((130.855854449 33.9...
13 POLYGON((130.846127782 33.9...
14 POLYGON((130.852372218 33.9...
15 POLYGON((130.832898612 33.9...
16 POLYGON((130.813251115 34.0...
17 POLYGON((130.81524166 34.00...
18 POLYGON((130.809503606 34.0...
19 POLYGON((130.977270078 33.8...
20 POLYGON((131.038985383 33.8...

• select()

必要な列を選択する

fukuoka_sf %>%
  select(city_name) %>%
  head()

Simple feature collection with 6 features and 1 field
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 130.6732 ymin: 33.84096 xmax: 131.0239 ymax: 33.96988
epsg (SRID):    4612
proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs
  city_name                       geometry
1    門司区 POLYGON((131.003197471 33.8...
2    門司区 POLYGON((131.008333333 33.8...
3    門司区 POLYGON((130.977422581 33.8...
4    若松区 POLYGON((130.744441712 33.8...
5    若松区 POLYGON((130.808888418 33.9...
6    若松区 POLYGON((130.759679559 33.9...

• rename()

列名を変更する

fukuoka_sf %>% 
  rename(Prefecture = pref_name) %>% head()

Simple feature collection with 6 features and 5 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 130.6732 ymin: 33.84096 xmax: 131.0239 ymax: 33.96988
epsg (SRID):    4612
proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs
  Prefecture city_name_ city_name  city_name_full city_code
1     福岡県   北九州市    門司区 北九州市 門司区     40101
2     福岡県   北九州市    門司区 北九州市 門司区     40101
3     福岡県   北九州市    門司区 北九州市 門司区     40101
4     福岡県   北九州市    若松区 北九州市 若松区     40103
5     福岡県   北九州市    若松区 北九州市 若松区     40103
6     福岡県   北九州市    若松区 北九州市 若松区     40103
                        geometry
1 POLYGON((131.003197471 33.8...
2 POLYGON((131.008333333 33.8...
3 POLYGON((130.977422581 33.8...
4 POLYGON((130.744441712 33.8...
5 POLYGON((130.808888418 33.9...
6 POLYGON((130.759679559 33.9...

• mutate()

新規列の作成する。 新たに面積の列を追加する。

fukuoka_sf %>%
  mutate(area = st_area(fukuoka_sf)) %>% 
  head()

Simple feature collection with 6 features and 6 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 130.6732 ymin: 33.84096 xmax: 131.0239 ymax: 33.96988
epsg (SRID):    4612
proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs
  pref_name city_name_ city_name  city_name_full city_code
1    福岡県   北九州市    門司区 北九州市 門司区     40101
2    福岡県   北九州市    門司区 北九州市 門司区     40101
3    福岡県   北九州市    門司区 北九州市 門司区     40101
4    福岡県   北九州市    若松区 北九州市 若松区     40103
5    福岡県   北九州市    若松区 北九州市 若松区     40103
6    福岡県   北九州市    若松区 北九州市 若松区     40103
              area                       geometry
1     2700.535 m^2 POLYGON((131.003197471 33.8...
2     2229.020 m^2 POLYGON((131.008333333 33.8...
3 73715391.181 m^2 POLYGON((130.977422581 33.8...
4 62644478.607 m^2 POLYGON((130.744441712 33.8...
5  8136861.212 m^2 POLYGON((130.808888418 33.9...
6     5817.998 m^2 POLYGON((130.759679559 33.9...

• arrange()

並び変える

fukuoka_sf %>%
  mutate(area = st_area(fukuoka_sf)) %>% 
  arrange(desc(area)) %>%
  head()

Simple feature collection with 6 features and 6 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 130.039 ymin: 33.10404 xmax: 130.9911 ymax: 33.86936
epsg (SRID):    4612
proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs
  pref_name city_name_ city_name    city_name_full city_code          area
1    福岡県       <NA>    八女市            八女市     40210 482531309 m^2
2    福岡県       <NA>    朝倉市            朝倉市     40228 246641750 m^2
3    福岡県       <NA>  久留米市          久留米市     40203 229978807 m^2
4    福岡県       <NA>    糸島市            糸島市     40230 215059938 m^2
5    福岡県       <NA>    飯塚市            飯塚市     40205 213853733 m^2
6    福岡県   北九州市  小倉南区 北九州市 小倉南区     40107 169355048 m^2
                        geometry
1 POLYGON((130.724037224 33.3...
2 POLYGON((130.791228885 33.4...
3 POLYGON((130.666793891 33.3...
4 POLYGON((130.291798612 33.5...
5 POLYGON((130.743817224 33.7...
6 POLYGON((130.977422581 33.8...

• sample_n()

サンプリングする

fukuoka_sf %>%
  sample_n(size = 5, replace=T)

Simple feature collection with 5 features and 5 fields
geometry type:  POLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 130.4423 ymin: 33.10404 xmax: 130.8875 ymax: 33.90448
epsg (SRID):    4612
proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +no_defs
    pref_name city_name_ city_name city_name_full city_code
100    福岡県     朝倉郡    筑前町  朝倉郡 筑前町     40447
50     福岡県       <NA>    八女市         八女市     40210
65     福岡県       <NA>    宗像市         宗像市     40220
95     福岡県     遠賀郡    岡垣町  遠賀郡 岡垣町     40383
77     福岡県       <NA>    朝倉市         朝倉市     40228
                          geometry
100 POLYGON((130.662384721 33.5...
50  POLYGON((130.724037224 33.3...
65  POLYGON((130.443467471 33.9...
95  POLYGON((130.635642568 33.8...
77  POLYGON((130.791228885 33.4...

• group_by(), summarise()

以下の二つの図を比較することで group_by(), summarise()を利用可能性を理解することができる。

# 左の図
fukuoka_sf %>%
  filter(city_name_=="福岡市") %>%
  #group_by(city_name_) %>%
  #summarise() %>%
  ggplot() +
  geom_sf()

# 右の図
fukuoka_sf %>%
  filter(city_name_=="福岡市") %>%
  group_by(city_name_) %>%
  summarise() %>%
  ggplot() +
  geom_sf()

• join関数

平成28年経済センサス‐活動調査結果 のデータを結合する

eco <- readxl::read_excel("28_kigyou_03_0.xlsx",skip=10,na = "-")
eco

# A tibble: 8 x 34
    地域 総数_企業数 総数_事業所数 総数_常用雇用者数 `300万円未満_企業数`
   <chr>       <dbl>         <dbl>             <dbl>                <dbl>
1 福岡市       20737         49288            642559                 1715
2 東  区        2728          5971             94885                  198
3 博多区        5664         19689            292437                  406
4 中央区        5317         12845            165969                  457
5 南  区        2719          4630             38766                  247
6 城南区         958          1341              9125                  112
7 早良区        1900          2685             22685                  155
8 西  区        1451          2127             18692                  140
# ... with 29 more variables: `300万円未満_事業所数` <dbl>,
#   `300万円未満_常用雇用者数` <dbl>, `300～500万円未満_企業数` <dbl>,
#   `300～500万円未満_事業所数` <dbl>,
#   `300～500万円未満_常用雇用者数` <dbl>,
#   `500～1,000万円未満_企業数` <dbl>,
#   `500～1,000万円未満_事業所数` <dbl>,
#   `500～1,000万円未満_常用雇用者数` <dbl>,
#   `1,000～3,000万円未満_企業数` <dbl>,
#   `1,000～3,000万円未満_事業所数` <dbl>,
#   `1,000～3,000万円未満_常用雇用者数` <dbl>,
#   `3,000～5,000万円未満_企業数` <dbl>,
#   `3,000～5,000万円未満_事業所数` <dbl>,
#   `3,000～5,000万円未満_常用雇用者数` <dbl>,
#   `5,000～1億円未満_企業数` <dbl>, `5,000～1億円未満_事業所数` <dbl>,
#   `5,000～1億円未満_常用雇用者数` <dbl>, `1～3億円未満_企業数` <dbl>,
#   `1～3億円未満_事業所数` <dbl>, `1～3億円未満_常用雇用者数` <dbl>,
#   `3～10億円未満_企業数` <dbl>, `3～10億円未満_事業所数` <dbl>,
#   `3～10億円未満_常用雇用者数` <dbl>, `10～50億円未満_企業数` <dbl>,
#   `10～50億円未満_事業所数` <dbl>, `10～50億円未満_常用雇用者数` <dbl>,
#   `50億円以上_企業数` <dbl>, `50億円以上_事業所数` <dbl>,
#   `50億円以上_常用雇用者数` <dbl>

fukuoka_sf %>% 
  left_join(eco, by =c("city_name"="地域")) %>%
  filter(city_name_=="福岡市") %>%
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill=総数_企業数)) +
  scale_fill_viridis(na.value="white")