【R】都道府県別 がん死亡者数
2020年2月14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)のうち悪性新生物(がん)による死亡者数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$都道府県, がん死亡者数=dat$悪性新生物死因) datc_m <- cut(dat$悪性新生物死因, hist(dat$悪性新生物死因, 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="がん死亡者数 (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))) library(clipr) kable(table_df, align = "c") %>% kable_styling(full_width = F) %>% column_spec(1, bold = T) %>% collapse_rows(columns = 1, valign = "middle") %>% write_clip
都道府県 | がん死亡者数 |
---|---|
北海道 | 18138 |
青森 | 4805 |
岩手 | 4241 |
宮城 | 6451 |
秋田 | 4099 |
山形 | 4099 |
福島 | 6235 |
茨城 | 8300 |
栃木 | 5613 |
群馬 | 5671 |
埼玉 | 17818 |
千葉 | 15475 |
東京 | 32921 |
神奈川 | 22302 |
新潟 | 7846 |
富山 | 3493 |
石川 | 3485 |
福井 | 2373 |
山梨 | 2549 |
長野 | 6270 |
岐阜 | 5802 |
静岡 | 10269 |
愛知 | 18102 |
三重 | 5123 |
滋賀 | 3354 |
京都 | 7570 |
大阪 | 25307 |
兵庫 | 16035 |
奈良 | 4019 |
和歌山 | 3394 |
鳥取 | 1914 |
島根 | 2538 |
岡山 | 5616 |
広島 | 8166 |
山口 | 4918 |
徳島 | 2504 |
香川 | 2983 |
愛媛 | 4593 |
高知 | 2581 |
福岡 | 15153 |
佐賀 | 2781 |
長崎 | 4725 |
熊本 | 5471 |
大分 | 3753 |
宮崎 | 3483 |
鹿児島 | 5520 |
沖縄 | 2913 |
人口が多い都道府県はやはり多いのですが、今度は人口比で比べてみたいですね。