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2019.08.26
カテゴリ： データ分析
「R」を用いたスクレイピングについて調べていたら、Rのパッケージに「GEOファセットグラフ」※を作成できるものがありました。
※（https://hafen.github.io/geofacet/index.html）
下図は、米国の州別のファセットグラフの例ですが、時系列データが表示できるので、塗りつぶし地図よりもわかりやすい場合がありそうです。
地図そのものではないので、「アラスカ州」や「ハワイ州」のデータもコンパクトなスペースの中に表示されています。
グリーンランドが「米国の地図」の中に入ってきたら、リアルな地図を利用した塗り分け図では表示範囲の設定に苦労しそうです。
グラフのデータは、先日、米国CDCのサイト※からダウンロードした「銃器による死亡者数」の州別データです。なお、ワシントンDCのデータが含まれていないので、ワシントンDCの箱には何も表示されていません。
※ （https://www.cdc.gov/nchs/pressroom/sosmap/firearm_mortality/firearm.htm）
銃器による「死亡者総数と人口10万人あたりの死亡者数」の州別データで、2005年と「2014年から2017年」の５年分です。下のグラフでは、「2014年から2017年」の４年間のデータを用いています。
▼CDCからダウンロードしたデータ
※下記は、同じデータを基に、Power BIを用いてグラフを作成した時の記事です。
「▼米国の銃器による年間約４万人の死亡者数を州別に見る：人口比の死亡者数では、アラスカ州が最悪で、ハワイ州が最良：Microsoft Power BI Desktopによる分析です」
▼GEOファセットグラフ：「州別に見た銃器による人口10万人あたりの死亡者数」（2014年～2017年）
▼ 【 折れ線グラフ版 】： GEOファセットグラフ：「州別に見た銃器による人口10万人あたりの死亡者数」（2014年～2017年）
【Rのコード例】：サンプルコードをそのままなぞっています。グラフの見た目は複雑そうですが、要素は「州」と「年」と「データ値」の３要素しかないので、実はシンプルな感じです。
※（https://hafen.github.io/geofacet/index.html）
下図は、米国の州別のファセットグラフの例ですが、時系列データが表示できるので、塗りつぶし地図よりもわかりやすい場合がありそうです。
地図そのものではないので、「アラスカ州」や「ハワイ州」のデータもコンパクトなスペースの中に表示されています。
グリーンランドが「米国の地図」の中に入ってきたら、リアルな地図を利用した塗り分け図では表示範囲の設定に苦労しそうです。
グラフのデータは、先日、米国CDCのサイト※からダウンロードした「銃器による死亡者数」の州別データです。なお、ワシントンDCのデータが含まれていないので、ワシントンDCの箱には何も表示されていません。
※ （https://www.cdc.gov/nchs/pressroom/sosmap/firearm_mortality/firearm.htm）
銃器による「死亡者総数と人口10万人あたりの死亡者数」の州別データで、2005年と「2014年から2017年」の５年分です。下のグラフでは、「2014年から2017年」の４年間のデータを用いています。
▼CDCからダウンロードしたデータ
※下記は、同じデータを基に、Power BIを用いてグラフを作成した時の記事です。
「▼米国の銃器による年間約４万人の死亡者数を州別に見る：人口比の死亡者数では、アラスカ州が最悪で、ハワイ州が最良：Microsoft Power BI Desktopによる分析です」
▼GEOファセットグラフ：「州別に見た銃器による人口10万人あたりの死亡者数」（2014年～2017年）
▼ 【 折れ線グラフ版 】： GEOファセットグラフ：「州別に見た銃器による人口10万人あたりの死亡者数」（2014年～2017年）
【Rのコード例】：サンプルコードをそのままなぞっています。グラフの見た目は複雑そうですが、要素は「州」と「年」と「データ値」の３要素しかないので、実はシンプルな感じです。
library(geofacet)
library(ggplot2)
firearms <- read.csv("C:\\Firearm.csv")
View(firearms)
ggplot(firearms, aes(year, deaths)) +
geom_col() +
facet_geo(~ state, grid = "us_state_grid2", label = "name") +
scale_x_continuous(labels = function(x) paste0("'", substr(x, 3, 4))) +
labs(title = "Firearm Mortality 2014-2017",
caption = "Data Source: CDC",
x = "year",
y = "DEATHS") +
theme(strip.text.x = element_text(size = 7))
※６行目の「 geom_col() 」を「 geom_line()」にすると折れ線グラフになります。
GEOファセットグラフは、たくさんの地理的情報を見やすく表示できると思うので、いろいろな可能性があると思います。
※６行目の「 geom_col() 」を「 geom_line()」にすると折れ線グラフになります。
GEOファセットグラフは、たくさんの地理的情報を見やすく表示できると思うので、いろいろな可能性があると思います。
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