【R】都道府県別 快晴日数、降水日数、雪日数
2020年3月2日
総務省統計局が発表している「統計でみる都道府県のすがた2020」から、都道府県別の快晴日数、降水日数と雪日数を表示します。2018年のデータです。
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$都道府県, 快晴日数=dat$快晴日数, 降水日数=dat$降水日数, 降雪日数=dat$降雪日数)
datc_k <- cut(dat$快晴日数, hist(dat$快晴日数, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_kcol <- rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_k)]
datc_m <- cut(dat$降水日数, hist(dat$降水日数, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_mcol <- rainbow(length(levels(datc_m)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_m)]
datc_s <- cut(dat$降雪日数, hist(dat$降雪日数, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_scol <- rainbow(length(levels(datc_s)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_s)]
windowsFonts(JP4=windowsFont("Biz Gothic"))
windows(width=2000, height=800)
par(family="JP4")
layout(matrix(1:3, 1, 3))
library(NipponMap)
JapanPrefMap(datc_kcol, main="快晴日数 (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="降水日数 (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)))
JapanPrefMap(datc_scol, main="雪日数 (総務省統計局より) ")
legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_s)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_s)))
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 | 快晴日数 | 降水日数 | 降雪日数 |
|---|---|---|---|
| 北海道 | 10 | 157 | 131 |
| 青森 | 8 | 172 | 117 |
| 岩手 | 8 | 120 | 106 |
| 宮城 | 20 | 106 | 63 |
| 秋田 | 9 | 168 | 101 |
| 山形 | 8 | 137 | 89 |
| 福島 | 14 | 101 | 73 |
| 茨城 | 44 | 106 | 10 |
| 栃木 | 28 | 101 | 17 |
| 群馬 | 34 | 94 | 16 |
| 埼玉 | 47 | 86 | 4 |
| 千葉 | 30 | 96 | 17 |
| 東京 | 34 | 103 | 11 |
| 神奈川 | 34 | 104 | 6 |
| 新潟 | 12 | 173 | 79 |
| 富山 | 16 | 179 | 64 |
| 石川 | 17 | 185 | 59 |
| 福井 | 22 | 175 | 60 |
| 山梨 | 38 | 84 | 6 |
| 長野 | 21 | 110 | 73 |
| 岐阜 | 43 | 114 | 28 |
| 静岡 | 64 | 106 | 2 |
| 愛知 | 37 | 111 | 17 |
| 三重 | 45 | 108 | 20 |
| 滋賀 | 26 | 127 | 33 |
| 京都 | 21 | 107 | 24 |
| 大阪 | 29 | 96 | 12 |
| 兵庫 | 26 | 97 | 19 |
| 奈良 | 28 | 110 | 17 |
| 和歌山 | 28 | 94 | 19 |
| 鳥取 | 22 | 152 | 48 |
| 島根 | 23 | 148 | 43 |
| 岡山 | 38 | 84 | 16 |
| 広島 | 37 | 81 | 32 |
| 山口 | 34 | 108 | 47 |
| 徳島 | 35 | 106 | 12 |
| 香川 | 26 | 94 | 22 |
| 愛媛 | 33 | 90 | 22 |
| 高知 | 42 | 114 | 3 |
| 福岡 | 34 | 111 | 28 |
| 佐賀 | 41 | 105 | 20 |
| 長崎 | 31 | 107 | 21 |
| 熊本 | 37 | 100 | 19 |
| 大分 | 34 | 101 | 14 |
| 宮崎 | 67 | 131 | 2 |
| 鹿児島 | 34 | 114 | 9 |
| 沖縄 | 5 | 128 | 0 |