【R】都道府県別 介護老人福祉施設数
2020年2月29日
総務省統計局が発表している都道府県別の介護老人福祉施設数と定員を第六十九回日本統計年鑑 令和2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$都道府県, 介護老人福祉施設数=dat$介護老人福祉施設数, 介護老人福祉施設定員=dat$介護老人福祉施設定員)
datc_k <- cut(dat$介護老人福祉施設数, hist(dat$介護老人福祉施設数, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_kcol <- rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_k)]
datc_m <- cut(dat$介護老人福祉施設定員, hist(dat$介護老人福祉施設定員, 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=1600, height=800)
par(family="JP4")
layout(matrix(1:2, 1, 2))
library(NipponMap)
JapanPrefMap(datc_kcol, main="介護老人福祉施設数 (総務省統計局より) ")
legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_k)))
JapanPrefMap(datc_mcol, main="介護老人福祉施設定員 (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 | 介護老人福祉施設数 | 介護老人福祉施設定員 |
|---|---|---|
| 北海道 | 345 | 23075 |
| 青森 | 89 | 5193 |
| 岩手 | 110 | 6608 |
| 宮城 | 144 | 8679 |
| 秋田 | 117 | 6687 |
| 山形 | 100 | 7499 |
| 福島 | 140 | 9823 |
| 茨城 | 218 | 12982 |
| 栃木 | 124 | 6827 |
| 群馬 | 156 | 9143 |
| 埼玉 | 365 | 29253 |
| 千葉 | 326 | 20980 |
| 東京 | 479 | 42269 |
| 神奈川 | 364 | 31637 |
| 新潟 | 197 | 14371 |
| 富山 | 79 | 5112 |
| 石川 | 73 | 5889 |
| 福井 | 66 | 4204 |
| 山梨 | 50 | 3000 |
| 長野 | 145 | 10058 |
| 岐阜 | 127 | 9166 |
| 静岡 | 225 | 15702 |
| 愛知 | 246 | 21218 |
| 三重 | 151 | 8827 |
| 滋賀 | 83 | 5336 |
| 京都 | 149 | 10612 |
| 大阪 | 368 | 28111 |
| 兵庫 | 315 | 21443 |
| 奈良 | 94 | 6192 |
| 和歌山 | 85 | 5123 |
| 鳥取 | 37 | 2492 |
| 島根 | 83 | 4308 |
| 岡山 | 140 | 8899 |
| 広島 | 166 | 10173 |
| 山口 | 93 | 5795 |
| 徳島 | 64 | 3417 |
| 香川 | 84 | 4851 |
| 愛媛 | 92 | 5413 |
| 高知 | 53 | 3716 |
| 福岡 | 295 | 19674 |
| 佐賀 | 47 | 2971 |
| 長崎 | 114 | 6165 |
| 熊本 | 130 | 6986 |
| 大分 | 76 | 4325 |
| 宮崎 | 87 | 5089 |
| 鹿児島 | 151 | 9116 |
| 沖縄 | 57 | 4269 |
| NA | NA |