世界各地で深刻化している新型コロナウイルス感染症(COVID-19)に関するデータ処理および可視化を補助するRパッケージです。
CRAN登録は行わないため、パッケージはGitHubを経由してインストールしてください。
install.packages("remotes")
remotes::install_github("tokyor/jpcovid19")
library(jpcovid19)
ヤフー・データソリューション https://ds.yahoo.co.jp/ が提供する「全国主要都市来訪者・往訪者推移指数オープンデータ」をRで扱いやすい形式として読み込みます。
# デフォルトで「比較日対応表」(カレンダー)を除いた全てのシートを対象
read_yds_visitor("come_in_index_japan.xlsx")
#> # A tibble: 122 x 141
#> 日付 北海道全域 札幌市 札幌市中央区 青森県全域 青森市 岩手県全域 盛岡市
#> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2020-01-01 104 82 76 92 85 92 86
#> 2 2020-01-02 110 98 103 121 108 112 100
#> 3 2020-01-03 115 93 73 132 104 133 97
#> 4 2020-01-04 114 104 97 131 118 120 101
#> 5 2020-01-05 106 101 103 128 127 102 103
#> 6 2020-01-06 108 99 101 116 104 93 99
#> 7 2020-01-07 111 97 101 110 102 90 102
#> 8 2020-01-08 105 99 102 104 102 92 96
#> 9 2020-01-09 101 94 100 101 97 91 97
#> 10 2020-01-10 102 99 101 100 95 92 97
#> # … with 112 more rows, and 133 more variables: 宮城県全域 <dbl>,
#> # 仙台市 <dbl>, 仙台市青葉区 <dbl>, 秋田県全域 <dbl>, 秋田市 <dbl>,
#> # 山形県全域 <dbl>, 山形市 <dbl>, 福島県全域 <dbl>, 福島市 <dbl>,
#> # 茨城県全域 <dbl>, 水戸市 <dbl>, 栃木県全域 <dbl>, 宇都宮市 <dbl>,
#> # 群馬県全域 <dbl>, 前橋市 <dbl>, 埼玉県全域 <dbl>, さいたま市 <dbl>,
#> # さいたま市大宮区 <dbl>, 千葉県全域 <dbl>, 千葉市 <dbl>, 千葉市中央区 <dbl>,
#> # 東京都全域 <dbl>, 千代田区 <dbl>, 中央区 <dbl>, 港区 <dbl>, 新宿区 <dbl>,
#> # 文京区 <dbl>, 台東区 <dbl>, 墨田区 <dbl>, 江東区 <dbl>, 品川区 <dbl>,
#> # 目黒区 <dbl>, 大田区 <dbl>, 世田谷区 <dbl>, 渋谷区 <dbl>, 中野区 <dbl>,
#> # 杉並区 <dbl>, 豊島区 <dbl>, 北区 <dbl>, 荒川区 <dbl>, 板橋区 <dbl>,
#> # 練馬区 <dbl>, 足立区 <dbl>, 葛飾区 <dbl>, 江戸川区 <dbl>,
#> # 神奈川県全域 <dbl>, 横浜市 <dbl>, 横浜市西区 <dbl>, 川崎市 <dbl>,
#> # 川崎市川崎区 <dbl>, 相模原市 <dbl>, 相模原市緑区 <dbl>, 新潟県全域 <dbl>,
#> # 新潟市 <dbl>, 新潟市中央区 <dbl>, 富山県全域 <dbl>, 富山市 <dbl>,
#> # 石川県全域 <dbl>, 金沢市 <dbl>, 福井県全域 <dbl>, 福井市 <dbl>,
#> # 山梨県全域 <dbl>, 甲府市 <dbl>, 長野県全域 <dbl>, 長野市 <dbl>,
#> # 岐阜県全域 <dbl>, 岐阜市 <dbl>, 静岡県全域 <dbl>, 静岡市 <dbl>,
#> # 静岡市葵区 <dbl>, 浜松市 <dbl>, 浜松市中区 <dbl>, 愛知県全域 <dbl>,
#> # 名古屋市 <dbl>, 名古屋市中区 <dbl>, 三重県全域 <dbl>, 津市 <dbl>,
#> # 滋賀県全域 <dbl>, 大津市 <dbl>, 京都府全域 <dbl>, 京都市 <dbl>,
#> # 大阪府全域 <dbl>, 大阪市 <dbl>, 大阪市北区 <dbl>, 堺市 <dbl>,
#> # 堺市堺区 <dbl>, 兵庫県全域 <dbl>, 神戸市 <dbl>, 神戸市中央区 <dbl>,
#> # 奈良県全域 <dbl>, 奈良市 <dbl>, 和歌山県全域 <dbl>, 和歌山市 <dbl>,
#> # 鳥取県全域 <dbl>, 鳥取市 <dbl>, 島根県全域 <dbl>, 松江市 <dbl>,
#> # 岡山県全域 <dbl>, 岡山市 <dbl>, 岡山市北区 <dbl>, …
# シート番号指定での読み込み
read_yds_visitor("come_in_index_japan.xlsx", sheet = c(1, 3))
#> # A tibble: 122 x 6
#> 日付 北海道全域 札幌市 札幌市中央区 岩手県全域 盛岡市
#> <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2020-01-01 104 82 76 92 86
#> 2 2020-01-02 110 98 103 112 100
#> 3 2020-01-03 115 93 73 133 97
#> 4 2020-01-04 114 104 97 120 101
#> 5 2020-01-05 106 101 103 102 103
#> 6 2020-01-06 108 99 101 93 99
#> 7 2020-01-07 111 97 101 90 102
#> 8 2020-01-08 105 99 102 92 96
#> 9 2020-01-09 101 94 100 91 97
#> 10 2020-01-10 102 99 101 92 97
#> # … with 112 more rows
この関数では読み込んだデータを縦長形式に変換するオプションを備えています。
# 縦長に変換
read_yds_visitor("go_out_index_japan.xlsx", long = TRUE)
#> # A tibble: 17,080 x 3
#> date area value
#> <date> <chr> <dbl>
#> 1 2020-01-01 北海道全域 86
#> 2 2020-01-01 札幌市 89
#> 3 2020-01-01 札幌市中央区 96
#> 4 2020-01-01 青森県全域 88
#> 5 2020-01-01 青森市 89
#> 6 2020-01-01 岩手県全域 85
#> 7 2020-01-01 盛岡市 93
#> 8 2020-01-01 宮城県全域 90
#> 9 2020-01-01 仙台市 91
#> 10 2020-01-01 仙台市青葉区 88
#> # … with 17,070 more rows
なおこのデータを用いて出典(ヤフー・データソリューション)を明示するよう、お願いします。