e-Stat APIのクエリの作成（データ絞り込み）・データのダウンロードを行うためのRパッケージです． コードの対応関係の確認等に時間を割かずに，単純なデータフレーム操作でダウンロードデータの絞り込み・整形が可能です．
このサービスは、政府統計総合窓口(e-Stat)のAPI機能を使用していますが、サービスの内容は国によって保証されたものではありません。
CRAN上には公開されていないため，GitHubからインストールしてください．
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("UchidaMizuki/estatr")
library(estatr)
library(magrittr)
library(dplyr)
appId <- "Your own e-Stat appId"
# estatオブジェクト作成例
my_estat <- estat$new(statsDataId = "0003413193",
appId = appId)
#> このサービスは、政府統計総合窓口(e-Stat)のAPI機能を使用していますが、サービスの内容は国によって保証されたものではありません。
必要に応じてinfoでデータの概要を確認できます．
my_estat$info
#> # A tibble: 17 x 2
#> name value
#> <chr> <chr>
#> 1 STAT_NAME "00200523_住民基本台帳人口移動報告"
#> 2 GOV_ORG "00200_総務省"
#> 3 STATISTICS_NAME "住民基本台帳人口移動報告 参考表 2018年～ （転入・転出市区町村別結果（移動者（外国人含む），日本人移動者，外~
#> 4 TITLE "003_移動前の住所地別転入者数（移動者（外国人含む），日本人移動者，外国人移動者） －都道府県，市区町村（平成3~
#> 5 CYCLE "年次"
#> 6 SURVEY_DATE "201901-201912"
#> 7 OPEN_DATE "2020-04-28"
#> 8 SMALL_AREA "0"
#> 9 COLLECT_AREA "該当なし"
#> 10 MAIN_CATEGORY "02_人口・世帯"
#> 11 SUB_CATEGORY "04_人口移動"
#> 12 OVERALL_TOTAL_NU~ "220566"
#> 13 UPDATED_DATE "2020-12-24"
#> 14 STATISTICS_NAME_~ "住民基本台帳人口移動報告_参考表 2018年～ （転入・転出市区町村別結果（移動者（外国人含む），日本人移動者，外~
#> 15 DESCRIPTION ""
#> 16 TITLE_SPEC "移動前の住所地別転入者数（移動者（外国人含む），日本人移動者，外国人移動者） －都道府県，市区町村（平成31年・令~
#> 17 releaseCount "1"
keyやvalueで属性情報を確認できます．
表章項目が存在する場合に限り，valueに表章項目が格納されます．
names(my_estat$key)
#> [1] "移動後の住所地(現住地)2019～" "国籍"
#> [3] "移動前の住所地(前住地)2019～" "年次"
my_estat$value
#> # A tibble: 1 x 4
#> code name level unit
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 11 他市区町村からの転入者数 "" 人
keyやvalueには各属性情報がデータフレームで格納されます．
例としてkeyの「移動後の住所地(現住地)2019～」の属性情報を示します．
my_estat$key$"移動後の住所地(現住地)2019～"
#> # A tibble: 1,964 x 4
#> code name level parentCode
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 01000 北海道 2 00005
#> 2 01100 札幌市 3 01000
#> 3 01101 札幌市中央区 4 01100
#> 4 01102 札幌市北区 4 01100
#> 5 01103 札幌市東区 4 01100
#> 6 01104 札幌市白石区 4 01100
#> 7 01105 札幌市豊平区 4 01100
#> 8 01106 札幌市南区 4 01100
#> 9 01107 札幌市西区 4 01100
#> 10 01108 札幌市厚別区 4 01100
#> # ... with 1,954 more rows
keyやvalueのデータフレームを上書きすることにより自動的に（cdCat01などの）クエリが作成できます．
データの上書きにmagrittrパッケージの%<>%を使用することで，プログラムをシンプルにしています．
# データ絞り込み例
my_estat$key$"移動後の住所地(現住地)2019～" %<>%
filter(name == "北海道")
my_estat$key$"国籍" %<>%
filter(name == "移動者")
my_estat$key$"移動前の住所地(前住地)2019～" %<>%
filter(level == "2")
# `key`の絞り込みをやり直したい場合には，`restore_key()`メソッドを実行（全てのkeyが初期化される）．
# my_estat$restore_key()
# 同様に，`restore_value()`で`value`の絞り込みが初期化されます．
get_data()メソッドを実行するとデータが取得され，dataにデータが格納されます．
dataのkeyは，code・name・level等のそれぞれのラベルに対して設定されます．
dataのvalueは，表章項目が存在する場合には，項目_単位という形式で出力されます．
ただし，単位が存在しない場合には単位が記載されず，表章項目が存在しない場合には単にvalueと名付けられます．
my_estat$get_data()
#> The total number of data is 38.
#> Downloading data from lines 1 to 100000
my_estat$data %>%
colnames()
#> [1] "code_移動後の住所地(現住地)2019～"
#> [2] "code_国籍"
#> [3] "code_移動前の住所地(前住地)2019～"
#> [4] "code_年次"
#> [5] "name_移動後の住所地(現住地)2019～"
#> [6] "name_国籍"
#> [7] "name_移動前の住所地(前住地)2019～"
#> [8] "name_年次"
#> [9] "level_移動後の住所地(現住地)2019～"
#> [10] "level_国籍"
#> [11] "level_移動前の住所地(前住地)2019～"
#> [12] "level_年次"
#> [13] "parentCode_移動後の住所地(現住地)2019～"
#> [14] "parentCode_移動前の住所地(前住地)2019～"
#> [15] "他市区町村からの転入者数_人"
my_estat$data %>%
select("name_移動後の住所地(現住地)2019～", "name_移動前の住所地(前住地)2019～", "他市区町村からの転入者数_人")
#> # A tibble: 38 x 3
#> `name_移動後の住所地(現住地)2019～`~ `name_移動前の住所地(前住地)2019～`~ 他市区町村からの転入者数_人~
#> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 北海道 北海道 190867
#> 2 北海道 青森県 2191
#> 3 北海道 岩手県 936
#> 4 北海道 宮城県 2257
#> 5 北海道 秋田県 606
#> 6 北海道 福島県 809
#> 7 北海道 茨城県 1526
#> 8 北海道 栃木県 936
#> 9 北海道 群馬県 610
#> 10 北海道 埼玉県 3838
#> # ... with 28 more rows