【R】geobr
2021年4月23日
1. はじめに
geobr
は、ブラジルの地理的データを取得できるパッケージです。Python版もあります。
2. インストール
CRANからインストールできます。
install.packages("geobr")
3. つかってみる
どんなデータセットが使えるか確認するときは、list_geobr
です。
library(geobr) list_geobr
> list_geobr()
# A tibble: 27 x 4
`function` geography years source
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 `read_country` Country 1872, 1900, 1911, 1920, 1933, 194~ IBGE
2 `read_region` Region 2000, 2001, 2010, 2013, 2014, 201~ IBGE
3 `read_state` States 1872, 1900, 1911, 1920, 1933, 194~ IBGE
4 `read_meso_regio~ Meso region 2000, 2001, 2010, 2013, 2014, 201~ IBGE
5 `read_micro_regi~ Micro region 2000, 2001, 2010, 2013, 2014, 201~ IBGE
6 `read_intermedia~ Intermediate region 2017, 2019, 2020 IBGE
7 `read_immediate_~ Immediate region 2017, 2019, 2020 IBGE
8 `read_municipali~ Municipality 1872, 1900, 1911, 1920, 1933, 194~ IBGE
9 `read_municipal_~ Municipality seats (s~ 1872, 1900, 1911, 1920, 1933, 194~ IBGE
10 `read_weighting_~ Census weighting area~ 2010 IBGE
# ... with 17 more rows
リオデジャネイロの2010年のデータを取得してみます。
mun <- read_municipality(code_muni="RJ", year=2010)
地図を描いてみます。
library(ggplot2) library(ggrepel) library(sf) library(tidyverse) library(wesanderson) mun <- read_municipality(code_muni="RJ", year=2010) dat <- mun %>% group_by(name_muni) %>% mutate( centroid = st_centroid(geom), x = st_coordinates(centroid)[, 1], y = st_coordinates(centroid)[, 2] ) ggplot(dat)+ geom_sf(aes(fill=name_muni))+ coord_sf(datum = NA) + theme_void()+ scale_fill_viridis_d(guide = guide_legend(title = "Class", reverse = TRUE)) + theme_light()+ geom_text_repel(aes(x = x, y = y, label = name_muni), col="orange", size = 2.5) + theme(axis.title.x=element_blank(), axis.title.y=element_blank(), legend.position = "none")
3. さいごに
ブラジルはサッカーのイメージしかなかったですが、地図を眺めると、また違った知見が得られますね。