{mapdeck}を試してみる(2/5) Polygon編
前回の続き。
まずは国土数値情報 交通流動量 パーソントリップ発生・集中量データでPolygonの描画を試してみる。
データの準備
データの取得は@yutannihilation氏の{kokudosuuchi}を使用させて頂いた。*1
> # 国土数値情報 交通流動量 パーソントリップ発生・集中量データの取得 > library(dplyr) > library(kokudosuuchi) > dat.oc <- getKSJURL("S05-a") %>% + # 東京都市圏に限定 + filter(areaCode == "100") %>% + select(zipFileUrl) %>% + as.character() %>% + getKSJData() Using the cached zip file: /var/folders/xl/wm11q0z951nf03drkv4dsltw0000gn/T//Rtmpa9PJJI/S05-a-10_SYUTO_GML.zip Details about this data can be found at http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-S05-a-v2_2.html > > glimpse(dat.oc) List of 1 $ S05-a-10_SYUTO-g_Occurred_ConcentratedTrafficVolumeOfPersonTrip:Classes ‘sf’, ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 1202 obs. of 36 variables: ..$ S05a_001: chr [1:1202] "1" "1" "1" "1" ... ..$ S05a_002: chr [1:1202] "2008" "2008" "2008" "2008" ... ..$ S05a_003: chr [1:1202] "1" "1" "1" "1" ... (以下略)
発生・集中のデータをlong-formatで保持しているのでtidyr::spread()でwide-formatに変換し、流入（集中 - 発生)の項目を追加する。
> library(sf) > library(tidyr) > sf.oc <- dat.oc[[1]] %>% + # 発生集中をコードからラベルに変換, 全トリップ数を文字列から数値に変換 + mutate(S05a_003 = ifelse(S05a_003 == "1", "Occurrence", "Concentrated"), + S05a_035 = as.numeric(S05a_035)) %>% + rename(zonecode = S05a_004, + oc = S05a_003, + all_trip = S05a_035) %>% + select(zonecode, oc, all_trip, geometry) %>% + # long-formatからwide-formatに変換 + spread(key = oc, value = all_trip) %>% + # 流入量を計算 + mutate(inflow = Concentrated - Occurrence) %>% + # ゾーンコード、流入量 + select(zonecode, inflow, geometry) %>% + st_set_crs(4612) %>% + st_transform(4326) > > glimpse(sf.oc) Observations: 601 Variables: 3 $ zonecode <chr> "0010", "0011", "0012", "0013", "0020", "0021", "0022", "0023", "0024", "0030", "0031", "0032", "0033", "0034", "0110"... $ inflow <dbl> 1735, 1443, 1727, 1757, 2158, 1249, 1174, -976, -7, 752, 2530, -435, 994, -477, -567, -676, -1438, 40, 84, -189, -96,... $ geometry <MULTIPOLYGON [°]> MULTIPOLYGON (((139.7526 35..., MULTIPOLYGON (((139.7508 35..., MULTIPOLYGON (((139.7731 35..., MULTIPOL...
{leaflet}で確認してみる。
> # 流入量上位30件を描画 > sf.oc.sub <- sf.oc %>% + arrange(desc(inflow)) %>% + head(n = 30) %>% + arrange(inflow) %>% + # mapdeck::add_polygon()はMULTIPOLYGONに対応していないためPOLYGONに変換 + st_cast("POLYGON") 警告メッセージ: st_cast.sf(., "POLYGON") で: repeating attributes for all sub-geometries for which they may not be constant > > library(leaflet) > pal = colorNumeric(domain = sf.oc.sub$inflow, palette = "Spectral", reverse = TRUE) > > sf.oc.sub %>% + leaflet() %>% + addProviderTiles(providers$CartoDB.Positron) %>% + addPolygons(fillColor = ~pal(inflow), fillOpacity = 0.5, color = "gray", weight = 1)
小さくて分かりづらいが流入トップは新宿。単純に全トリップの流入だけだと郊外も多いのが意外。（出勤・登校トリップと帰宅トリップで相殺されるから当然なのかも）
Polygonの描画
{mapdeck}でPolygonの描画はadd_polygon()で行う。引数は以下の通り。
| 引数 | 説明 |
|---|---|
| map | mapdeck地図オブジェクト |
| data | レイヤで使用するデータ |
| polyline | ポリゴンの列 |
| stroke_colour | 線の色の列名 or 16進数 |
| stroke_width | 線の太さ |
| fill_colour | 塗り潰す色の列名 or 16進数 |
| fill_opacity | 透明度 |
| elevation | ポリゴンの高さ |
| tooltip | ツールチップに表示するテキスト or HTMLの列名 |
| auto_highlight | マウスオーバー時にオートハイライトするか |
| light_settings | ライトの設定 |
| layer_id | レイヤID(同じタイプのレイヤを区別するために使用される) |
| digits | 緯度・経度の小数点以下の桁数 |
| palette | 色を生成する関数 |
上で準備したデータをmapdeck:: add_polygon()で描画すると以下のようになる。
> library(googlePolylines) > library(mapdeck) > library(RColorBrewer) > mapdeck(style = mapdeck_style("light"), zoom = 8, location = c(139.745433, 35.658581)) %>% + add_polygon( + data = sf.oc.sub, + polyline = "geometry", + layer_id = "polygon_layer", + fill_colour = "inflow", + fill_opacity = 128, + tooltip = "inflow", + palette = colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, "Spectral"))) + )
引数のelevationで高さを指定すると以下のようになる。
> mapdeck(style = mapdeck_style("light"), zoom = 11, location = c(139.745433, 35.658581), pitch = 45) %>% + add_polygon( + data = sf.oc.sub, + polyline = "geometry", + layer_id = "polygon_layer", + fill_colour = "inflow", + elevation = "inflow", + tooltip = "inflow", + palette = colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, "Spectral"))) + )
次回はadd_path()を試す。
