【R】都道府県別 貸家比率
2020年4月1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、都道府県別の借家比率(対居住世帯あり住宅数)をプロットしてみます。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$都道府県, 借家比率=dat$借家比率)
datc_k <- cut(dat$借家比率, hist(dat$借家比率, plot=FALSE)$breaks, right=FALSE)
datc_kcol <- rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end)[as.integer(datc_k)]
windowsFonts(JP4=windowsFont("Biz Gothic"))
windows(width=800, height=800)
par(family="JP4")
library(NipponMap)
JapanPrefMap(datc_kcol, main="借家比率 (対居住世帯あり住宅数) ")
legend("bottomright", fill=rainbow(length(levels(datc_k)), start = col_start, end=col_end), legend=names(table(datc_k)))
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 | 借家比率 |
|---|---|
| 北海道 | 41.3 |
| 青森 | 28.2 |
| 岩手 | 28.6 |
| 宮城 | 38.7 |
| 秋田 | 21.6 |
| 山形 | 23.1 |
| 福島 | 29.7 |
| 茨城 | 25.9 |
| 栃木 | 28.4 |
| 群馬 | 26.5 |
| 埼玉 | 31.0 |
| 千葉 | 31.6 |
| 東京 | 49.1 |
| 神奈川 | 37.2 |
| 新潟 | 24.3 |
| 富山 | 21.6 |
| 石川 | 28.5 |
| 福井 | 22.8 |
| 山梨 | 26.8 |
| 長野 | 26.7 |
| 岐阜 | 23.2 |
| 静岡 | 30.1 |
| 愛知 | 37.7 |
| 三重 | 25.6 |
| 滋賀 | 25.9 |
| 京都 | 34.7 |
| 大阪 | 41.2 |
| 兵庫 | 32.7 |
| 奈良 | 24.1 |
| 和歌山 | 24.9 |
| 鳥取 | 29.0 |
| 島根 | 28.4 |
| 岡山 | 31.5 |
| 広島 | 35.7 |
| 山口 | 30.4 |
| 徳島 | 27.7 |
| 香川 | 29.0 |
| 愛媛 | 31.4 |
| 高知 | 31.8 |
| 福岡 | 44.4 |
| 佐賀 | 31.2 |
| 長崎 | 34.2 |
| 熊本 | 34.5 |
| 大分 | 34.0 |
| 宮崎 | 32.9 |
| 鹿児島 | 33.8 |
| 沖縄 | 49.5 |