の続きです。
まず、合計だけのデータセットを作成して、全体の宗教法人の数がどのようなトレンドで推移しているかを見てみましょう。R言語のfilter関数を使います。
ggplot関数でグラフを描いてみましょう。
あ、宗教法人は全体としては低下傾向ですね。でも、2005年が18万2641で、2017年が18万1497と1141(率にして0.6%)ほどの低下です。
宗教のタイプ別ではどうでしょうか？合計以外のデータセットを作成して調べてみましょう。
たしか所轄が都道府県知事と文部科学大臣があったんですよね。この二つを合計したいですね。。どうすればいいのかな？とりあえず、都道府県知事だけのデータセットと文部科学大臣だけのデータセットを作成しましょう。
こうしたら、それぞれの所轄を削除しましょう。
両方のNumberを都道府県知事のほうはNumber_chiji, 文部科学大臣のほうはNumber_daijinに変更しましょう。
こうしたら、left_join関数でいけると思います。やってみましょう。
chijiにdaijinを合体させますが、YearとTypeが同じものどうしを合体させるように、ということですね。
途中で気が付いたのですが、Typeに「都道府県知事」が混じっていたので、除外します。
with 42 more rows となっています。さっきは with 55 more rowsでしたので削除されました。
Number_chijiとNumber_daijinを合計します。mutate関数ですね。
これでようやく宗派別の推移をグラフにできます。ggplot関数ですね。
まずはキリスト教系から
キリスト教系は増加しています。
仏教系はどうでしょうか？
仏教系は減少です。
神道系はどうでしょうか？
神道系も減っています。
諸教はどうでしょうか？
諸教も減っていますね。
キリスト教系の団体だけが増えていることがわかりました。
今回は以上です。
次回は
です。
最後に本日のR言語のコマンドを記しておきます。
# 2019-03-07
# 合計だけのデータセットを作成
total <- df %>%
filter(Shokatsu == "合計")
total
# YearとNumberのグラフ
ggplot(data = total, mapping = aes(x = Year, y = Number)) +
geom_line()
# 合計以外のデータセットを作成
ntotal <- df[df$Type != "合計", ]
ntotal
# 都道府県知事のデータセットを作成
chiji <- ntotal[ntotal$Shokatsu == "都道府県知事", ]
chiji
# 文部科学大臣のデータセットを作成
daijin <- ntotal[ntotal$Shokatsu == "文部科学大臣", ]
daijin
# Shokatssu列を削除
chiji <- chiji[ , -2]
chiji
daijin <- daijin[ , -2]
daijin
# 変数名の変更
colnames(chiji)[3] <- "Number_chiji"
chiji
colnames(daijin)[3] <- "Number_daijin"
daijin
# chijiとdaijinを合体
chida <- chiji %>%
left_join(daijin, by = c("Year", "Type"))
chida
# Typeに「都道府県知事合計」が混じっていたので除外
chida <- chida[chida$Type != "都道府県知事合計", ]
chida
# Number_chijiとNumber_daijinを合計
chida <- chida %>%
mutate(Number_total = Number_chiji + Number_daijin)
chida
# 宗派別グラフ:キリスト教系
chida %>%
filter(Type == "キリスト教系") %>%
ggplot(mapping = aes(x = Year, y = Number_total)) +
geom_line() +
labs(title = "キリスト教系")
# 宗派別グラフ:仏教系
chida %>%
filter(Type == "仏教系") %>%
ggplot(mapping = aes(x = Year, y = Number_total)) +
geom_line() +
labs(title = "仏教系")
# 宗派別グラフ:神道系
chida %>%
filter(Type == "神道系") %>%
ggplot(mapping = aes(x = Year, y = Number_total)) +
geom_line() +
labs(title = "神道系")
# 宗派別グラフ:諸教
chida %>%
filter(Type == "諸教") %>%
ggplot(mapping = aes(x = Year, y = Number_total)) +
geom_line() +
labs(title = "諸教")
