データの結合　－コロプレス（全国市町村の人口）－

　地球地図日本のシェープファイル　polbnda_jpn.shpをTopoJSONファイル　polbnda_jpn_ctv.topojsonに変換して、Ｒ言語　＋　Leafletでコロプレス。

　あとはデータの結合（紐付け）ができれば、一通り終わり。

　polbnda_jpn.shpに入っている2014年人口データ　popを2018年人口データに替えてみる。

　人口データは、住民基本台帳人口を利用した。
　年次データがe-Stat（www.e-stat.go.jp/）からダウンロードできる。

　追）2020年国勢調査の人口は下のページ。

日本全国都道府県市町村の人口　－2020年国勢調査－

2020年（令和２年）10月実施の国勢調査の人口等集計結果（速報値）が公表されたので統計地図を作成した。以前、2018年の人口データで作成した時と同じ要領

目　次

CSV　＋　CSV
TopoJSON、GeoJSON　＋　CSV
もう一度コロプレス

CSV　＋　CSV

　CSVファイル同士のデータ結合は、Ｒ言語でできる。

pop2014 <- read.csv("2014pop.csv")
pop2018 <- read.csv("2018pop.csv")

で２つのCSVファイルを読み込んだ後、

poppop <- merge(pop2014,pop2018,by="adm_code",all=T)

　市町村コード　adm_codeを共通カラム（列）として結合（マージ）。
　all=Tで全てのカラム結合。

write.csv(poppop,"output.csv")

で書き出し。

　CSVファイルはExcelで自在に加工できるが、adm_codeの03203など頭が０の数字が3203という具合に消されてしまうので、
　セルの書式設定の表示形式　－　ユーザー定義で種類を00000として保存する。

　また、市町村コードが6桁で記されている場合、下１桁が邪魔になるので、
　MIDB(6桁コード,1,5)
で、上５桁を取り出す。

TopoJSON、GeoJSON　＋　CSV

　CSVファイルとTopoJSONファイルの結合は、mapshaperツールでできる。

　mapshaperはGeoJSON、TopoJSONの簡素化／変換ツールだが、変換だけならばnpmから

npm install -g mapshaper

でインストールしておくと便利。

　地球地図日本（の変換ファイル）　polbnda_jpn_ctv.topojson
と
　2018年人口データ（＋面積、人口密度）　2018popmen.csv
を用意して、コマンドプロンプトから

mapshaper -i polbnda_jpn_ctv.topojson -join 2018popmen.csv keys=adm_code,adm_code:str -o ctvpop2018merge.topojson

と入力すると市町村コード　adm_codeを共通カラム（列）として結合（マージ）したファイル　ctvpop2018merge.topojsonが出来上がる。

　なお、CSVファイルはUTF-8で作っておかないと文字化けを起こす。

mapshaper -i ○○○.geojson -join △△△.csv keys=☆☆☆,☆☆☆:str -o ×××.topojson

といった具合にGeoJSON　＋　CSV　⇒　GeoJSON、TopoJSONも可能。

もう一度コロプレス

　データを整えるのに結構手間がかかる。

　polbnda_jpn.shpをもう少し手直し。

　東京23区を１つにまとめる。
　QGISの属性テーブルで、東京23区のadm_codeを全て13100に変えてからベクタ　－　空間演算ツール　－　融合。融合フィールドに市町村コードの列　adm_codeを指定してまとめた。
　滝沢市、白岡市、大網白里市、野々市市、長久手市、熊本市の市町村コードが古いままだったので、新しいものへ変更。
　ruyabetsu　⇒　ruyobetsu

　leafletRでコロプレス。

library(leafletR)

JPctv_style <- styleGrad(prop="H30pop", breaks=seq(0,4000000,by=500000), style.val=rev(heat.colors(8)), leg="2018年人口", fill.alpha=0.8, lwd=1, col="grey")

JPctv_map <- leaflet(data="ctvpop2018merge.topojson", title="2018pop", base.map="osm", style=JPctv_style, popup="*")

でHTML生成。

　生成されたHTMLをもう少しいじってみる。
　　追）一度生成すれば転用できる

　人口の階級幅50万人で均等に分けられているが、10万人以下１万人以上の市町村を白色、１万人以下の市町村を紫色に変えた。あと400万人以上の東京23区を赤色に変えた。

　変えた箇所はstylingの

return x > 1e+07 ? "#808080" :
x >= 3500000 ? "#FF0000" :

x >= 5e+05 ? "#FFFF40" :
x >= 1e+05 ? "#FFFFBF" :
x >= 10000 ? "#FFFFFF" :
x >= 0 ? "purple" :

とlegendの

var grades1 = [0, 10000, 1e+05 , 5e+05, 1e+06, 1500000, 2e+06, 2500000, 3e+06, 3500000, 1e+07];

日本全国市町村　2018年人口　　　→

　人口の多い順。

　東京23区　9486618人
　横浜市　3745796人
　大阪市　2714484人
　名古屋市　2294362人
　札幌市　1955457人
　
　
　
　鹿児島県三島村　373人
　新潟県粟島浦村　351人
　東京都利島村　323人
　東京都御蔵島村　317人
　東京都青ヶ島村　159人
　（北方領土６村）

　※　福島県内依然帰還困難区域有り（双葉町など）。

　人口密度も同じ要領。
　計算結果をJSONファイルに入れておいたほうが楽。

日本全国市町村　2018年人口密度　　　→

　密の順。単位は人／平方km。

　東京23区　15116.43
　埼玉県蕨市　14728.18
　東京都武蔵野市　13333.24
　東京都狛江市　12907.82
　東京都西東京市　12877.27
　
　
　
　北海道中川町　2.56
　長野県王滝村　2.45
　北海道幌加内町　1.97
　奈良県上北山村　1.82
　福島県檜枝岐村　1.43
　（北方領土６村）

追）熊本市の値が熊本市中央区の値になっていたので修正

CSV ＋ CSV

TopoJSON、GeoJSON ＋ CSV

もう一度コロプレス

CSV　＋　CSV

TopoJSON、GeoJSON　＋　CSV