【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 |