翔んで埼玉な県知事選挙が終わったので、もう一度コロプレス図を描いてみたよ

データの活用

こんにちは。前回に続き、コロプレス図を描くことにします。

今回は、Rで描いてみます。

Rで検索したときに行き着くサイトは

結構な確率で三重大学の奥村先生のページのような気がします。

今回、参考にさせていただいたページは次になります。

シェープファイルを読む

基本的には、奥村先生の書かれているとおりですが、若干の変更があったので修正したプログラムとその結果を載せることにします。

Rでコロプレス図を描くプログラム

それでは、プログラムです。

library(sf)
saitama = st_read(".",options="ENCODING=CP932")
x = read.csv("2019saitama_chiji.csv",fileEncoding="UTF-8-BOM")
cols = colorRamp(c("#0041ff","#ff2800"))
pal = rgb(cols((0:41)/41)/255)
j = merge(saitama,x,by.x="N03_007",by.y="行政区域コード",all=T)
par( mar=c(0,0,0,0) )
par( mgp=c(2,0.8,0) )
plot(j["投票率"],lwd=0.3,pal=pal,breaks=19:61,nbreaks=103,main="2019年　埼玉県知事選挙\n市区町村別投票率")

変えた箇所は、次になります。

  • カレントディレクトリはshpファイルがあるディレクトリにした
  • csvファイルを開くときの文字コードを"UTF-8-BOM"にした
  • 色を　青（低投票率）　⇔　赤（高投票率）にした
  • 色の段階数を１０１段階（０％～１００％）だったのを、４１段階（２０％～６０％）にした
  • shpファイルとcsvファイルを行政区域コードをキーとして結合した
  • スケールバーの位置をコロプレス図の下側にした

投票率のコロプレス図

それでは、今回の投票率を市区町村別に塗り分けたコロプレス図を描いてみます。

投票率

なんと久しぶりに投票率が３０％を超え、３２．３１％でした。

「翔んで埼玉」効果でしょうか？

とはいえ相変わらずの低投票率であることには変わりありません。

ちなみに、投票率上位　１位　小川町　59.43%、2位　東秩父村　53.47%、3位　小鹿野町　42.46%でした。下位は、1位　八潮市　24.17%、2位　松伏町　26.27%、3位　三郷市　27.40%でした。

得票率のコロプレス図

さらに候補者別の得票率（＝該当候補者の得票数／市区町村合計票数（％））のコロプレス図も作ってみました。

赤みが強い方が得票率が高く、青みが強い方が投票率が低いことを示しています。

上位2候補の得票率は３０％～６０％で色を付けています。

大野候補の得票率
青島候補の得票率

他の候補者は得票率が低いので、０％～５％の範囲で塗り分けるように変えています。

浜田候補の得票率
武田候補の得票率
櫻井候補の得票率

上位２候補の得票差をコロプレス図にしてみた

上位２候補がかなりの接戦でした。

勝敗を分けた地域がわかるように、票数の差と票数の比率についてもコロプレス図を作ってみました。

赤い方が大野候補の方が得票が多く、青い方が青島候補の得票が多かった地域です。

上位2候補比較のコロプレス図の1つ目は得票数の差（＝大野候補の得票数－青島候補の得票数）です。

得票数の差

2つ目のコロプレス図は、青島候補の得票数を１００％としたときの大野候補の得票数の比率（\(＝\frac{大野候補の得票数}{青島候補の得票数}\times 100\)（％））です。

青島候補に対する大野候補の票数の比
（青島候補を１００％とする）

あえてコメントはしません。

今回はこれでおしまいにします。それではまた。

Posted by 春日井 優