【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。