最新の市町村役場データなのに新設自治体データがちょっと変

[yokoyamt]

パッケージは全く悪くないんですが気づいたので書かせてください。
（パッケージ作者の判断でcloseしちゃって結構です）

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P34.html

データの基準となる年月日 「平成26（2014）年8月31日」

なので、それ以降に市制施行された場合（2016/10/10市制施行した宮城県富谷市とか）はしょうがない気がするのですが、
それ以前に市制施行された場合も、read_ksj_p34で得られるspdfの値が若干古いことがありそうです。

例）千葉県大網白里市
旧市町村コード12402→2013/1/1市制施行により12239
addressは大網白里市になってるのにnameが町のまま

> spdf_jpn_admins(code = 12) %>% dplyr::filter(jis_code == 12402)
trying URL 'http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/data/P34/P34-14/P34-14_12_GML.zip'
Content type 'application/zip' length 20095 bytes (19 KB)
downloaded 19 KB

class       : SpatialPointsDataFrame 
features    : 2 
extent      : 140.321, 140.4003, 35.49253, 35.52171  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
variables   : 6
# A tibble: 2 × 6
  jis_code   type           name                address longitude latitude
    <fctr> <fctr>         <fctr>                  <chr>     <dbl>    <dbl>
1    12402      1 大網白里町役場    大網白里市大網115-2  140.3210 35.52171
2    12402      2     白里出張所 大網白里市南今泉1088-1  140.4003 35.49253
> spdf_jpn_admins(code = 12) %>% dplyr::filter(jis_code == 12239)
class       : SpatialPointsDataFrame 
features    : 0 
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
variables   : 6
# A tibble: 0 × 6
# ... with 6 variables: jis_code <fctr>, type <fctr>, name <fctr>, address <chr>, longitude <dbl>,
#   latitude <dbl>
> jpndistrict:::read_ksj_p34(code=12) %>% dplyr::filter(jis_code == 12402)
class       : SpatialPointsDataFrame 
features    : 2 
extent      : 140.321, 140.4003, 35.49253, 35.52171  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
variables   : 6
# A tibble: 2 × 6
  jis_code   type           name                address longitude latitude
    <fctr> <fctr>         <fctr>                  <chr>     <dbl>    <dbl>
1    12402      1 大網白里町役場    大網白里市大網115-2  140.3210 35.52171
2    12402      2     白里出張所 大網白里市南今泉1088-1  140.4003 35.49253
> jpndistrict:::read_ksj_p34(code=12) %>% dplyr::filter(jis_code == 12239)
class       : SpatialPointsDataFrame 
features    : 0 
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
variables   : 6
# A tibble: 0 × 6
# ... with 6 variables: jis_code <fctr>, type <fctr>, name <fctr>, address <chr>, longitude <dbl>,
#   latitude <dbl>

[yokoyamt]

ちなみにこっちは大丈夫でした

> spdf_jpn_cities(12, admin_name = "大網白里市")
class       : SpatialPolygonsDataFrame 
features    : 1 
extent      : 140.2706, 140.4305, 35.47162, 35.56063  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
variables   : 5
# A tibble: 1 × 5
  pref_name city_name_  city_name city_name_full city_code
*     <chr>      <chr>      <chr>          <chr>    <fctr>
1    千葉県       <NA> 大網白里市     大網白里市     12239
> spdf_jpn_cities(12, admin_name = "大網白里町")
class       : SpatialPolygonsDataFrame 
features    : 0 
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
variables   : 5
# A tibble: 0 × 5
# ... with 5 variables: pref_name <chr>, city_name_ <chr>, city_name <chr>, city_name_full <chr>,
#   city_code <fctr>

[uribo]

報告ありがとうございます。
元データの方に更新があったようです。
こちらで確認しましたところ、旧市町村コードの 12402 では該当するデータがなく、新市町村コード 12239 に引っかかりました。

library(magrittr)
library(jpndistrict)
#> Loading required package: jpmesh
#> This package provide map data is based on the Digital Map
#> 25000(Map Image) published by Geospatial Information Authorityof
#> Japan (Approval No.603FY2017 information usage
#> <http://www.gsi.go.jp>)
df_pref12 <- 
    jpn_admins(jis_code = 12)
#> options:        ENCODING=cp932 
#> Reading layer `P34-14_12' from data source `/private/var/folders/0x/mb63hycs4k30_7httqyxh2rr0000gn/T/Rtmplw47gK/P34-14_12_GML/P34-14_12.shp' using driver `ESRI Shapefile'
#> Simple feature collection with 203 features and 4 fields
#> geometry type:  POINT
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: 139.8206 ymin: 34.90821 xmax: 140.8268 ymax: 36.0259
#> epsg (SRID):    NA
#> proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs

# 旧市町村コード
df_pref12 %>% 
    dplyr::filter(jis_code == 12402)
#> [1] jis_code type     name     address  geometry
#> <0 rows> (or 0-length row.names)
# 2013-01-01以降の市町村コード
df_pref12 %>% 
    dplyr::filter(jis_code == 12239)
#>   jis_code type           name                address
#> 1    12239    1 大網白里市役所    大網白里市大網115-2
#> 2    12239    2     白里出張所 大網白里市南今泉1088-1
#>                    geometry
#> 1  POINT (140.321 35.52171)
#> 2 POINT (140.4003 35.49253)

# 内部データからの参照
jpndistrict:::read_ksj_p34(pref_code = 12) %>% 
    dplyr::filter(jis_code == 12239)
#> options:        ENCODING=cp932 
#> Reading layer `P34-14_12' from data source `/private/var/folders/0x/mb63hycs4k30_7httqyxh2rr0000gn/T/Rtmplw47gK/P34-14_12_GML/P34-14_12.shp' using driver `ESRI Shapefile'
#> Simple feature collection with 203 features and 4 fields
#> geometry type:  POINT
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: 139.8206 ymin: 34.90821 xmax: 140.8268 ymax: 36.0259
#> epsg (SRID):    NA
#> proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs
#>   jis_code type           name                address
#> 1    12239    1 大網白里市役所    大網白里市大網115-2
#> 2    12239    2     白里出張所 大網白里市南今泉1088-1
#>                    geometry
#> 1  POINT (140.321 35.52171)
#> 2 POINT (140.4003 35.49253)

Created on 2018-05-01 by the reprex package (v0.2.0).

Session info

``` r

devtools::session_info()
#> Session info -------------------------------------------------------------
#> setting value
#> version R version 3.5.0 (2018-04-23)
#> system x86_64, darwin15.6.0
#> ui X11
#> language En
#> collate ja_JP.UTF-8
#> tz Asia/Tokyo
#> date 2018-05-01
#> Packages -----------------------------------------------------------------
#> package * version date source
#> assertthat 0.2.0 2017-04-11 CRAN (R 3.5.0)
#> backports 1.1.2 2017-12-13 CRAN (R 3.5.0)
#> base * 3.5.0 2018-04-24 local
#> bindr 0.1.1 2018-03-13 CRAN (R 3.5.0)
#> bindrcpp * 0.2.2 2018-03-29 CRAN (R 3.5.0)
#> class 7.3-14 2015-08-30 CRAN (R 3.5.0)
#> classInt 0.2-3 2018-04-16 CRAN (R 3.5.0)
#> compiler 3.5.0 2018-04-24 local
#> crosstalk 1.0.0 2016-12-21 CRAN (R 3.5.0)
#> datasets * 3.5.0 2018-04-24 local
#> DBI 0.8 2018-03-02 CRAN (R 3.5.0)
#> devtools 1.13.5 2018-02-18 CRAN (R 3.5.0)
#> digest 0.6.15 2018-01-28 CRAN (R 3.5.0)
#> dplyr 0.7.4 2017-09-28 CRAN (R 3.5.0)
#> e1071 1.6-8 2017-02-02 CRAN (R 3.5.0)
#> evaluate 0.10.1 2017-06-24 CRAN (R 3.5.0)
#> glue 1.2.0 2017-10-29 CRAN (R 3.5.0)
#> graphics * 3.5.0 2018-04-24 local
#> grDevices * 3.5.0 2018-04-24 local
#> grid 3.5.0 2018-04-24 local
#> hms 0.4.2 2018-03-10 CRAN (R 3.5.0)
#> htmltools 0.3.6 2017-04-28 CRAN (R 3.5.0)
#> htmlwidgets 1.2 2018-04-19 CRAN (R 3.5.0)
#> httpuv 1.4.1 2018-04-21 CRAN (R 3.5.0)
#> jpmesh * 1.1.0 2018-02-25 CRAN (R 3.5.0)
#> jpndistrict * 0.3.0 2017-12-07 CRAN (R 3.5.0)
#> knitr 1.20 2018-02-20 CRAN (R 3.5.0)
#> later 0.7.1 2018-03-07 CRAN (R 3.5.0)
#> leaflet 2.0.0 2018-04-20 CRAN (R 3.5.0)
#> magrittr * 1.5 2014-11-22 CRAN (R 3.5.0)
#> memoise 1.1.0 2017-04-21 CRAN (R 3.5.0)
#> methods * 3.5.0 2018-04-24 local
#> mime 0.5 2016-07-07 CRAN (R 3.5.0)
#> miniUI 0.1.1 2016-01-15 CRAN (R 3.5.0)
#> pillar 1.2.2 2018-04-29 Github (r-lib/pillar@534f7e8)
#> pkgconfig 2.0.1 2017-03-21 CRAN (R 3.5.0)
#> promises 1.0.1 2018-04-13 CRAN (R 3.5.0)
#> purrr 0.2.4 2017-10-18 CRAN (R 3.5.0)
#> R6 2.2.2 2017-06-17 CRAN (R 3.5.0)
#> Rcpp 0.12.16 2018-03-13 CRAN (R 3.5.0)
#> readr 1.1.1 2017-05-16 CRAN (R 3.5.0)
#> rlang 0.2.0 2018-02-20 CRAN (R 3.5.0)
#> rmarkdown 1.9 2018-03-01 CRAN (R 3.5.0)
#> rprojroot 1.3-2 2018-01-03 CRAN (R 3.5.0)
#> sf 0.6-1 2018-03-22 CRAN (R 3.5.0)
#> shiny 1.0.5 2017-08-23 CRAN (R 3.5.0)
#> spData 0.2.8.3 2018-03-25 CRAN (R 3.5.0)
#> stats * 3.5.0 2018-04-24 local
#> stringi 1.1.7 2018-03-12 CRAN (R 3.5.0)
#> stringr 1.3.0 2018-02-19 CRAN (R 3.5.0)
#> tibble 1.4.2 2018-01-22 CRAN (R 3.5.0)
#> tidyr 0.8.0 2018-01-29 CRAN (R 3.5.0)
#> tools 3.5.0 2018-04-24 local
#> udunits2 0.13 2016-11-17 CRAN (R 3.5.0)
#> units 0.5-1 2018-01-08 CRAN (R 3.5.0)
#> utils * 3.5.0 2018-04-24 local
#> withr 2.1.2 2018-03-15 CRAN (R 3.5.0)
#> xtable 1.8-2 2016-02-05 CRAN (R 3.5.0)
#> yaml 2.1.18 2018-03-08 CRAN (R 3.5.0)

</details>