20170826 fukuoka.r告知_reafletでお手軽可視化_on_r

1. LT
fukuoka.R #09告知
(+時間あればちょっとreaflet紹介)
2017/08/26
doradora09

2. 自己紹介

3. 自己紹介
• 大城信晃
• twitter : doradora09
• 沖縄 出身 -> 東京 -> 福岡
• Webエンジニア -> データ分析者
• ヤフー -> DATUM STUDIO -> LINE Fukuoka
• 執筆
• Rで始めるビジネス統計分析 (2014)
• 勉強会
• TokyoR運営 (2010-2017)
• fukuoka.R運営にJOIN (2017- )
• 意思決定のためのデータ分析勉強会 in Fukuoka(2017- )

4. 余談：
(見覚えあると
思ったら)
第5回でも
こちらの会場
使ってました
(2010/5)

5. 本日は、告知を。
(時間あれば軽く中身も)

6. fukuoka.R #09を開催します！

7. 発表者 & 参加者も募集中です！

8. この辺からJOIN
次回
30-40人参加をキープ
できるかが鍵

9. タイムテーブル

10. 東京や広島からも強力な援軍が。

11. fukuoka.R #09
9/9(土) 13:00 – 17:00
タイミングの合う方は是非ご参加くださ
い！

12. 時間あれば
• ちょっとだけ発表予定の内容
• reaflet, ggmap, spパッケージあたり

13. reafletでお手軽可視化 on R
(LTバージョン)
2017/08/26
doradora09

14. 本日のお話
①leafretパッケージの用例
②緯度経度の取得
③測地、投影座標系の変換
地図へのお手軽可視化 + 関連情報のご紹介

15. leafretとは (wikipediaより)
• Leaflet は広く使われているWeb地図のための
JavaScriptライブラリである。 2011年に最初にリ
リースされた[2]。
• モバイルとデスクトップのプラットフォームのほと
んどに対応し、HTML5とCSS3に対応している。
OpenLayersやGoogle Maps API（英語版）とともに
最も人気のあるJavaScript地図ライブラリの一つで
あり、FourSquare、Pinterest、Flickrなどの有名な
サイトで使われている。
https://ja.wikipedia.org/wiki/Leaflet

16. {leafret}パッケージ
• Rからleafretを呼び出せるようにしたラッパーパッケージ
• JSがかけなくてもお手軽に利用できます

17. 基本操作
• 数行書くだけで動作します
#インストール
install.packages("leaflet")
library(leaflet)
#緯度経度をセット
df <- data.frame (id=1:2,
lng=c(130.42059, 130.3996),
lat=c(33.58974, 33.58904),
pop=c("hakata", "tenjin")
)
# 描画
m <- leaflet(df) %>%
addTiles() %>%
addMarkers(lng=~lng, lat=~lat)
m

18. 基本操作
• 数行書くだけで動作します
#インストール
install.packages("leaflet")
library(leaflet)
#緯度経度をセット
df <- data.frame (id=1:2,
lng=c(130.42059, 130.3996),
lat=c(33.58974, 33.58904),
pop=c("hakata", "tenjin")
)
# 描画
m <- leaflet(df) %>%
addTiles() %>%
addMarkers(lng=~lng, lat=~lat)
m

19. おすすめ機能：クラスター化
• 縮尺によってかたまりで俯瞰したい場合に便利
#クラスター化
df2 <- data.frame(id=1:100, lng=130+rnorm(1000), lat=33+rnorm(1000))
leaflet(df2) %>% addTiles() %>%
addMarkers(~lng, ~lat, label=~paste0(id,"番"),
clusterOptions= markerClusterOptions())

20. #クラスター化
df2 <- data.frame(id=1:100, lng=130+rnorm(1000), lat=33+rnorm(1000))
leaflet(df2) %>% addTiles() %>%
addMarkers(~lng, ~lat, label=~paste0(id,"番"),
clusterOptions= markerClusterOptions())
おすすめ機能：クラスター化
• 縮尺によってかたまりで俯瞰したい場合に便利

21. #クラスター化
df2 <- data.frame(id=1:100, lng=130+rnorm(1000), lat=33+rnorm(1000))
leaflet(df2) %>% addTiles() %>%
addMarkers(~lng, ~lat, label=~paste0(id,"番"),
clusterOptions= markerClusterOptions())
おすすめ機能：クラスター化
• 縮尺によってかたまりで俯瞰したい場合に便利

22. デモ

23. 詳細はこちらの資料が詳しいです
https://rpubs.com/kazutan/leaflet_slide

24. 注意
• Rのreafletパッケージの場合、大量のデータを可視化しようと
するとブラウザが耐えられなくなるケースがあります
(1万点以上はきつかったような・・)
• その場合はQJISなど専用ツールでの可視化をおすすめします

25. ②緯度、経度の求め方
• あらかじめ緯度経度の形で情報を保持している場合は通常稀で
す
• 郵便番号、住所、地名といった情報から緯度経度を調べること
ができます

26. Webサービスで1つずつ調べる
https://mapfan.com/map/spots/SCH,J,2GR?full=true

27. GoogleのAPIを使う場合
座標を住所に変換する場合は以下が便利
(ただし、2500件/dayのAPI制限あり)
>install.packages('ggmap')
>library(ggmap) # 住所・緯度経度対応用
>ggmap::geocode(‘博多駅’, source=“google”, output=“latlon”)
Information from URL :
http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=%E5%8D%9A%E5%A4%9A%E9%A7%85&
sensor=false
lon lat
1 130.4212 33.59024

28. 一括変換サービスを使う場合
東京大学空間情報科学研究センターが提供する「CSVアドレスマッチングサービス」
http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode-cgi/geocode.cgi?action=start

29. ③測地、投影座標系の変換
• (詳しいことは専門の方にお任せしますが・・)
• 計測方法によっては座標がずれてプロットされることがあります

30. 謎のウイスキーデータ
https://www.mathstat.strath.ac.uk/outreach/nessie/datasets/whiskies.txt
スコットランドのストラスクライド大学が提供する86種類のウイスキーの
フレーバーに関するオープンデータ

31. 問題は、地図にプロットしようとしても
そのままではプロットできないという点

32. Rでは{sp}パッケージで
測地系の変換が可能です
http://www.pu-hiroshima.ac.jp/~ttetsuji/R/[69]sp-class.html
library(sp)
library(readr)
library(rgdal)
library(tidyr)
library(dplyr)
#ウイスキーデータ
dat <- readr::read_csv("https://www.mathstat.strath.ac.uk/outreach/nessie/datasets/whiskies.txt")
> dat[,c(2,16:17)]
Source: local data frame [86 x 3]
Distillery Latitude Longitude
(chr) (int) (int)
1 Aberfeldy 286580 749680 ##⚫️このままでは使えない
2 Aberlour 326340 842570
3 AnCnoc 352960 839320

33. Rでは{sp}パッケージで
測地系の変換が可能です
# 地理座標系の変換（Ordnance Survey National Grid reference system (epsg27700) ->epsg4326）
class(dat) <- "data.frame"
df_sp_whiskeies <- SpatialPointsDataFrame(coords = cbind(dat$Latitude, dat$Longitude),
data = dat,
proj4string = CRS("+init=epsg:27700"))
sp_whiskeies_proj <- spTransform(df_sp_whiskeies, CRS("+init=epsg:4326"))
# leafletで表示する場合の緯度経度を抽出したデータフレームを作成
df.coords <- sp_whiskeies_proj %>% as.data.frame() %>%
dplyr::select(starts_with("coords")) %>%
dplyr::rename(lat = coords.x2, lon = coords.x1)
glimpse(df.coords)
#変換後の座標
> head(df.coords)
lon lat
1 -3.850199 56.62519 ##⚫️OK
2 -3.229644 57.46739
3 -2.785295 57.44175

34. 蒸溜所の一覧のプロット
# leafletで可視化
leaflet() %>%
addMarkers(data = df.coords) %>%
addTiles()
1 Aberfeldy 286580 749680
2 Aberlour 326340 842570
3 AnCnoc 352960 839320
1 -3.850199 56.62519
2 -3.229644 57.46739
3 -2.785295 57.44175

35. まとめ
• 数行書くだけで地図上への可視化が可能なleaflet
• Rなら座標取得、変換、地図上への可視化まで一通りのパッ
ケージが揃っていて便利です
• 緯度経度取得： ggmap::geocode
• 座標変換：{sp}パッケージ
もう少し詳細な話はfukuoka.Rにて！

36. Enjoy !