【R】都道府県別 自殺者数
2020年2月13日
総務省統計局が発表している都道府県別の主要死因別死亡者数(平成24年)のうち自殺を第六十四回日本統計年鑑(平成27年)から取得し、地図上にプロットしてみます 。
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$都道府県, 自殺者数=dat$自殺死因) datc_m <- cut(dat$自殺死因, hist(dat$自殺死因, 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="自殺者数 (平成24年) (総務省統計局より) ") 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 | 自殺者数 |
---|---|
北海道 | 1206 |
青森 | 327 |
岩手 | 329 |
宮城 | 437 |
秋田 | 293 |
山形 | 290 |
福島 | 428 |
茨城 | 614 |
栃木 | 449 |
群馬 | 459 |
埼玉 | 1528 |
千葉 | 1215 |
東京 | 2575 |
神奈川 | 1659 |
新潟 | 617 |
富山 | 238 |
石川 | 241 |
福井 | 159 |
山梨 | 185 |
長野 | 447 |
岐阜 | 425 |
静岡 | 751 |
愛知 | 1332 |
三重 | 370 |
滋賀 | 282 |
京都 | 447 |
大阪 | 1877 |
兵庫 | 1135 |
奈良 | 245 |
和歌山 | 180 |
鳥取 | 121 |
島根 | 160 |
岡山 | 360 |
広島 | 579 |
山口 | 331 |
徳島 | 147 |
香川 | 172 |
愛媛 | 290 |
高知 | 194 |
福岡 | 1119 |
佐賀 | 176 |
長崎 | 248 |
熊本 | 428 |
大分 | 261 |
宮崎 | 277 |
鹿児島 | 364 |
沖縄 | 285 |
大都市およびその周辺に多いですが、環境の影響なのか等は、対人口比などを検討してみる必要がありますね。