Bing Image Creator で生成: 春の日差しが暖かさを感じる。穏やかな日本の草原の写真
の続きです。
前回の分析で、2020年度と2022年度では統計的に有意な違い、2022年度のほうが輸送量が増えていることがわかりました。
今回は、2020年度を基準に2022年度の輸送量がどのくらい増加しているかを算出して、どの地域が増加が多いかを調べてみましょう。
まず、2020年度だけのデータフレームを作成します。
filter() 関数で 2020年度だけにして、rename() 関数で各変数の名前を変更し、select() 関数で year を削除しました。
同じように、2022年度だけのデータフレームを作成します。
そうしたら、この２つのデータフレームを inner_join() 関数で合体させます。
次は、mutate() 関数で、増加率の変数を作成します。
relocate() 関数で、各変化率の変数を左側に移動させました。
それでは、arrange() 関数を使って、どの都道府県、地域が輸送量が増えたか、減ったかをみてみます。
arrange() 関数でデータフレームをある変数の値の小さい順に並び替えできます。
arrange(desc()) 関数で大きい順に並び替えできます。
general_num_chgから順番にみていきます。
長野県、釧路、鹿児島県、長崎県、山口県は、2022年度のほうが輸送人員が少ないということがわかりました。
福島県は倍以上も増えています。
highway_num_chg をみてみます。
札幌は高速バスの乗合の輸送人員が減っています。
三重県が一番、増加しています。
rental_num_chg はどうでしょうか？
福井県、和歌山県は減少しています。
沖縄県、宮崎県は倍以上増えています。
general_kilo_chg はどうでしょうか？
釧路、鹿児島県、長崎県は減少しています。
福島県は倍以上増えています。
highway_kilo_chg をみてみます。
札幌、函館は減少しています。釧路、北見、旭川と続いていますので、高速乗合バスの輸送人キロは北海道は低調ですね。
山梨県、福岡県、三重県は10倍以上の増加です。
最後の変数は、rental_kilo_chg です。
福井県は減少しています。
神奈川県が一番増加しています。
以上、各変数の変化率、何倍になっているかを見ました。
全体としては、2022年度のほうが増加していますが、個々の地域を見ると、減少している地域があることがわかりました。
今回は以上です。
次回は、
です。
初めから読むには、
です。
