【R】都道府県別　火災死傷者数

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、都道府県別の火災死傷者数（建物火災100件当たり）と火災死傷者数（人口10万人当たり）を表示します。2017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$都道府県, 火災死傷者数_建物=dat$火災死傷者数_建物, 火災死傷者数_人口=dat$火災死傷者数_人口)
  
  datc_k <- cut(dat$火災死傷者数_建物, hist(dat$火災死傷者数_建物, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
  datc_kcol <- rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_k)]
  datc_m <- cut(dat$火災死傷者数_人口, hist(dat$火災死傷者数_人口, plot=FALSE)$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="火災死傷者数_建物　（建物火災100件当たり）")
  legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_k)))
  JapanPrefMap(datc_mcol, main="火災死傷者数_人口　（人口10万人当たり）")
  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
  

火災死傷者数（建物火災100件当たり）と火災死傷者数（人口10万人当たり）には関係がありそうです。相関係数を計算してみると0.74とかなり高い相関があることがわかりました。火災死傷者数は特定の地域が高いというわけではなく、地域性はなさそうですが、消防の体制などが影響しているのでしょうか。