今回は都道府県別の健康寿命のデータについて調べてみようと思います。
データはいつものように、政府統計の総合窓口e-statから取得します。
データ表示 | 都道府県データ | 社会・人口統計体系 | 地域から探す | 政府統計の総合窓口 (e-stat.go.jp)
地域は47度道府県を選択しました。
データは健康寿命の他に、総人口、県内総生産額、医師数、歯科医師数、薬剤師数、看護指数を選択しました。
こういうCSVファイルです。9行目に変数名を挿入しています。
year: 調査年度
pref: 都道府県名
pop: 総人口(人)
gdp: 県内総生産額(百万円)
male: 男性の健康寿命
female: 女性の健康寿命
doctor: 医師数(人)
dental: 歯科医師数(人)
pharm: 薬剤師数(人)
nurse: 看護師数(人)
です。
このファイルをR言語で読み込みます。
まず、tidyverseパッケージを読み込んで、read_csv関数を使います。
read_csv関数でCSVファイルのデータを読み込みます。
まず、読み込みたいファイル名を指定して、skip = 8 で8行はスキップして9行目から読み込みます。na = c("***", "-", "X") で***, -, X はNAとして読み込みます。
locale = locale(encoding = "UTF-8")でエンコードをUTF-8だと指定しています。
健康寿命がNAの行はいらないので、filter関数でフィルターします。
summary関数でdf2を確認します。
maleは最小値が68.95で最大値が73.21で平均値が71.22です。
femaleは最小値が72.37で最大値が76.32で平均値が74.35です。
nrow関数でdf2の行数を確認しておきましょう。
140行ということは3年分のデータでしょうかね。47 * 3 = 141 なので1つだけデータが無かった都道府県がありますね。どこでしょうか？
group_by関数で都道府県ごとにグループ化して、summarise関数とn関数でデータの数を数えます。arrange関数でデータの数の少ない順に並び替えて、head関数ではじめの6行だけ表示しています。
熊本県がデータ数が2です。1年データがなかった年があったということですね。
どの年が無かったのかも確認しておきます。
2016年度が46個のデータです。2016年度の熊本県のデータが無いということですね。
今回は以上です。
