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ssdse.R
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ssdse.R
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library(ssdse) # https://github.com/uribo/ssdse
library(dplyr)
# SSDSEデータの読み込み -----------------------------------------------------------
df_ssdse_a <-
ssdse::read_ssdse_a("https://www.nstac.go.jp/sys/files/SSDSE-A-2022.csv",
lang = "ja")
df_ssdse_b <-
ssdse::read_ssdse_b("https://www.nstac.go.jp/sys/files/SSDSE-B-2022.csv",
lang = "ja")
# データの加工 ------------------------------------------------------------------
df_ssdse_a_tiny_tokushima <-
df_ssdse_a |>
filter(都道府県 == "徳島県") |>
select(都道府県, 市区町村, `人口・世帯`, `自然環境`) |>
tidyr::unnest(cols = c(`人口・世帯`, `自然環境`)) |>
select(市区町村, `人口・世帯数_総人口`, `総面積(北方地域及び竹島を除く)`, `可住地面積`)
df_ssdse_b_tiny <-
df_ssdse_b |>
select(`年度`, `都道府県`, `人口・世帯`, `自然環境`, `教育`, `家計`) |>
tidyr::unnest(cols = c(`人口・世帯`, `自然環境`, `教育`, `家計`)) |>
select(`年度`, `都道府県`,
`総人口`, `総人口(男)`, `総人口(女)`,
`出生数`, `死亡数`,
`年平均気温`, `降水量(年間)`,
`幼稚園数`, `小学校数`, `中学校数`, `高等学校数`, `短期大学数`, `大学数`,
`消費支出(二人以上の世帯)`, `教育費(二人以上の世帯)`) |>
mutate(`年度` = as.character(`年度`))
df_ssdse_b_tiny_shikoku <-
df_ssdse_b_tiny |>
# 四国4県に絞り込み
filter(`都道府県` %in% c("徳島県", "香川県", "愛媛県", "高知県"))
# データの保存 ------------------------------------------------------------------
df_ssdse_a_tiny_tokushima |>
readr::write_rds(here::here("data-raw/ssdse_a_tiny_tokushima.rds"))
df_ssdse_b_tiny_shikoku |>
readr::write_rds(here::here("data-raw/ssdse_b_tiny_shikoku.rds"))