【R】都道府県別 にんじん出荷量
2020年1月20日
農林水産省が公表している 作物統計調査 から平成30年（2018年）都道府県別のにんじん出荷量を地図に描画します。出荷量が不明の都道府県は0にしています。
library(leaflet)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
dat <- read.csv("http://www.dinov.tokyo/Data/JP_Pref/Pref_data.csv", header = TRUE, fileEncoding="UTF-8")
col_start <- 0.2
col_end <- 0.0
table_df<-data.frame(都道府県=dat$都道府県, 出荷量t=dat$にんじん)
datc_m <- cut(dat$にんじん, hist(dat$にんじん, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_mcol <- rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_m)]
windowsFonts(JP4=windowsFont("Biz Gothic"))
windows(width=800, height=800)
par(family="JP4")
library(NipponMap)
JapanPrefMap(datc_mcol, main="平成３０年 都道府県別 にんじん出荷量 t (農林水産省より) ")
legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_m)))
kable(table_df, align = "c") %>%
kable_styling(full_width = F) %>%
column_spec(1, bold = T) %>%
collapse_rows(columns = 1, valign = "middle")
library(leaflet)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
dat <- read.csv("http://www.dinov.tokyo/Data/JP_Pref/Pref_data.csv", header = TRUE, fileEncoding="UTF-8")
col_start <- 0.2
col_end <- 0.0
table_df<-data.frame(都道府県=dat$都道府県, 出荷量t=dat$にんじん)
datc_m <- cut(dat$にんじん, hist(dat$にんじん, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_mcol <- rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_m)]
windowsFonts(JP4=windowsFont("Biz Gothic"))
windows(width=800, height=800)
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library(NipponMap)
JapanPrefMap(datc_mcol, main="平成３０年 都道府県別 にんじん出荷量 t (農林水産省より) ")
legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_m)))
kable(table_df, align = "c") %>%
kable_styling(full_width = F) %>%
column_spec(1, bold = T) %>%
collapse_rows(columns = 1, valign = "middle")
library(leaflet)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
dat <- read.csv("http://www.dinov.tokyo/Data/JP_Pref/Pref_data.csv", header = TRUE, fileEncoding="UTF-8")
col_start <- 0.2
col_end <- 0.0
table_df<-data.frame(都道府県=dat$都道府県, 出荷量t=dat$にんじん)
datc_m <- cut(dat$にんじん, hist(dat$にんじん, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_mcol <- rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_m)]
windowsFonts(JP4=windowsFont("Biz Gothic"))
windows(width=800, height=800)
par(family="JP4")
library(NipponMap)
JapanPrefMap(datc_mcol, main="平成３０年 都道府県別 にんじん出荷量 t (農林水産省より) ")
legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_m)))
kable(table_df, align = "c") %>%
kable_styling(full_width = F) %>%
column_spec(1, bold = T) %>%
collapse_rows(columns = 1, valign = "middle")
| 都道府県 | 出荷量t |
|---|---|
| 北海道 | 152400 |
| 青森 | 34800 |
| 岩手 | 1620 |
| 宮城 | 0 |
| 秋田 | 0 |
| 山形 | 0 |
| 福島 | 688 |
| 茨城 | 25600 |
| 栃木 | 0 |
| 群馬 | 0 |
| 埼玉 | 16300 |
| 千葉 | 101700 |
| 東京 | 3100 |
| 神奈川 | 0 |
| 新潟 | 4660 |
| 富山 | 0 |
| 石川 | 312 |
| 福井 | 0 |
| 山梨 | 0 |
| 長野 | 0 |
| 岐阜 | 4480 |
| 静岡 | 2010 |
| 愛知 | 13600 |
| 三重 | 715 |
| 滋賀 | 0 |
| 京都 | 0 |
| 大阪 | 0 |
| 兵庫 | 2860 |
| 奈良 | 0 |
| 和歌山 | 2350 |
| 鳥取 | 1740 |
| 島根 | 0 |
| 岡山 | 854 |
| 広島 | 0 |
| 山口 | 0 |
| 徳島 | 44200 |
| 香川 | 2730 |
| 愛媛 | 0 |
| 高知 | 0 |
| 福岡 | 0 |
| 佐賀 | 0 |
| 長崎 | 30400 |
| 熊本 | 16200 |
| 大分 | 2420 |
| 宮崎 | 13800 |
| 鹿児島 | 15200 |
| 沖縄 | 2320 |
出典：農林水産省 2018年 作物統計調査 平成30年産野菜生産出荷統計
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