pref_db %>% head(.,10)
region x2010 x2015 x2016 x2017 size
2 北海道 5506 5382 5352 5320 83457
3 青森県 1373 1308 1293 1278 9645
4 岩手県 1330 1280 1268 1255 15279
5 宮城県 2348 2334 2330 2323 6862
6 秋田県 1086 1023 1010 996 11636
7 山形県 1169 1124 1113 1102 6652
8 福島県 2029 1914 1901 1882 13783
9 茨城県 2970 2917 2905 2892 6096
10 栃木県 2008 1974 1966 1957 6408
11 群馬県 2008 1973 1967 1960 6362
df <- data.frame(case_per_capita=as.vector(apply(mdf[,-48],2,sum) / pref_db$x2017),pop_density=pref_db$x2017/pref_db$size,sign=pref_db$x2017,r=pref_db[,1])
x1 <- df[,2]
y1 <- df[,1]
df <- cbind(df,lm=predict(nls(y1~a*x1^(1/4)+b,start=c(a=1,b=1),trace=TRUE)))
p <- ggplot(df, aes(x=pop_density))
p <- p + xlab("人口密度") + ylab("人口あたり件数")
p <- p + geom_point(aes(y=case_per_capita,size=sign,color=r),alpha=1)
p <- p+annotate("text",label=pref_db[,1],x=df[,2], y=df[,1]+0.1,colour='black',family = "HiraKakuProN-W3",size=3)
p <- p + geom_line(aes(y=lm))
p <- p + theme_gray (base_family = "HiraKakuPro-W3")
p <- p + scale_color_hue(name="都道府県",labels=pref_db[,1])
# p <- p + guides(fill = guide_legend(reverse = F,order = 2),label = TRUE)
p <- p + guides(size = guide_legend(title="人口"))
# don't forget to set "color=". otherwise fails to show up.
p <- p + geom_smooth(aes(x=pop_density,y=case_per_capita),method = "lm",se=F,color="red",size=0.5)
# p + scale_colour_manual(values = pref_db[,3])
plot(p)
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