【R】ドイツの地域別の研究開発費（対GDP）

ドイツの研究開発費を地域別にみてみます。eurostatのIntramural R&D expenditure (GERD) by NUTS 2 regionsからデータを取得します。

圧縮されたデータがダウンロードされるので、それを解凍してtgs00042.tsvとします。

library(tidyverse)
require(data.table)
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(sf)
library(kableExtra)

Sys.setlocale("LC_CTYPE", "german")

nuts <- read.csv("http://www.dinov.tokyo/Data/World/NUTS2_Code_DE.csv", header = TRUE, encoding="UTF-8")

RnD_data<-as.data.frame(fread("tgs00042.tsv")) %>%
  separate(col = V1, into=c("x1", "x2", "Code"), sep=",",  remove=TRUE, convert=FALSE) %>%
  left_join(., nuts, by="Code", copy=FALSE) %>%
  drop_na() %>%
  rename("NAME_2" = NUTS.2)

map <- read_sf("DEU_adm/DEU_adm2.shp")

dat <- map %>%
  left_join(RnD_data, by="NAME_2", copy=TRUE) %>%
  mutate("RnD_v"=as.numeric(V12)) %>%
  arrange(desc(RnD_v)) %>%
  mutate( 
    centroid = st_centroid(geometry),
    x = st_coordinates(centroid)[, 1],
    y = st_coordinates(centroid)[, 2]
  ) 

dat %>%
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = RnD_v)) +  
  coord_sf(datum = NA) +
  scale_fill_viridis_c(alpha = 0.6) +
  theme_void()+ 
  geom_text_repel(aes(x = x, y = y, label = NAME_2), col="black", size = 3)


table_df<-data.frame(Name=dat$NAME_2, RnD_v=dat$RnD_v)

library(clipr)
table_df %>% 
  kable(align = "c", row.names=FALSE) %>%
  kable_styling(full_width = F) %>%
  column_spec(1, bold = T) %>%
  collapse_rows(columns = 1, valign = "middle") %>% 
  write_clip

Braunschweigが最も多いですね。大学や研究所が集まっている場所ですから当然ですかね。