【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 |