소개

쿠보 연개 연구회의 서브 세미나의 자료입니다! 한정 공개입니다. (2020.08. 공개했습니다
. ) R에서 웹 스크래핑 시작 의 속편이 됩니다. 마지막 자료에서 마지막으로 출력한 gas_naha.csv를 사용하여 분석을 진행합니다!

오늘의 목표

어쩌면 이 두 가지입니다.

「위치 정보 데이터는 도움이 될 것」이라고 느낀다.

지오코딩에서 중요한 조작을 R로 실행할 수 있게 된다!

우선, 지오코딩 해보자.

위도 경도로 변환

처음이므로 기합을 넣어 가고 싶은 곳입니다 만, 이쪽은 전용 사이트에 파일을 업로드하는 것만으로 완성됩니다 웃음. 이번에는 도다이의 지오코딩 사이트을 사용해 보겠습니다. 절차는 아래와 같습니다.

주소를 포함한 컬럼 번호를 입력

이번은 2행째군요. csv 파일을 열어 확인해 보십시오.

입력 파일과 출력 파일의 한자 코드

gas_naha.csv를 출력했을 때, CP932라는 의미 모호 인코딩을 지정했으므로, 이번은 여기를 시프트 JIS라고 지정하고 있습니다.

보통의 csv 파일이라면, 아무것도 지정하지 않아도 괜찮다고 생각합니다. 문자가 깨지면 인코딩을 변경해보십시오.

변환할 파일 이름

그 이름대로입니다.

전송을 누르면 파일이 반환된다고 생각합니다. 반환된 파일을 gas_naha_new.csv라는 이름으로 둡니다.

데이터를 아름답게 만들기

지오코딩된 데이터를 R 스튜디오로 가져옵니다. 이 때, fileEncoding 를 지정하는 것에 주의해 주세요. Windows의 사람은, fileEncoding = utf8 라고 하면(자), 문자 부상이 없어질지도 모릅니다.

gas_naha <- read.csv("gas_naha_new.csv", fileEncoding = "shift-jis")

친숙한 tidyverse를 사용하여 데이터를 깨끗하게 해 봅시다. select 에서 필요한 변수만 지정하고 rename 에서 변수의 이름을 알기 쉽게 합니다.

library(tidyverse)
gas_naha <- gas_naha %>% 
  select(store, address,company, fX, fY) %>% # 必要な変数だけ取得
  rename(longitude = fX, latitude = fY) # 変数の名前を変更

덤 ① 지도상에 플롯 해 본다

빠르지만 첫 번째 덤입니다. 전에도 했지만 지도에 주유소를 플로팅해 보겠습니다. leaflet 이라는 라이브러리를 사용합니다.
아래 코드를 실행해보십시오. map과 함께 세계지도가 나오는지 확인하십시오.

## leafletというライブラリを使用します。 
library(leaflet)

## 地図をRstudio上に用意します。
map <- leaflet(gas_naha) %>% 
  addTiles()

이 세계지도상에 오키나와현 나하시의 주유소를 플로팅해 봅니다. addCircles 대신 addMarkers 하지만 좋을지도 모릅니다. 집합체 공포증은 주의하십시오.

map %>% 
  addCircles(lng = ~ longitude, lat = ~latitude)

역시 국도를 따라 많네요~.

결론

다음 번에 계속… 이번에 만든 데이터에 메쉬 통계 데이터를 조합해 분석해 보겠습니다.

지리 정보 강좌 목록

R에서 웹 스크래핑 시작

【지리 정보 강좌 #1】R에서의 지오코딩 입문

【지리 정보 강좌 #2】R에서의 메쉬 통계 데이터 입문

【지리 정보 강좌 #3】R에서의 거리 계산 입문