今回は、政府統計の総合窓口(www.e-stat.go.jp)から生産者の米穀在庫等調査のデータを分析してみます。
「本調査は毎月、農家の米穀の在庫等を調査し、～～～」ってありますが、e-statにあるのは2019-01-08に公開した統計だけです。このような情報開示に積極的でない農水省の姿勢が最近の米価の価格上昇の要因の一つではないでしょうか？
年度次(4件)のところをクリックします。
水稲うるち米のEXCELのところをクリックしました。
このようなエクセルでした。
Rにアップロードしやすいように加工しました。
こんな感じです。
では、Rにアップロードします。
まずは、必要なパッケージの読み込みをします。
tidyverseパッケージはデータ分析するなら必須のパッケージですね。readxlパッケージはエクセルのデータを読み込むときに使います。
では、readxlパッケージのread_xlsx()関数でエクセルを読み込みます。
glimpse()関数で無事に読み込んだかどうかみてみます。
うまく読み込みましたね。47行13列のデータです。
一つ一つの変数の意味を確認していきます。
pref: 都道府県名
fzaiko: 年度初在庫
stotal: 供給量合計
dakkoku: 脱穀量
kounyu: 購入量
dtotal: 消費量合計
meshi: 飯用
siryo: 飼料用
kako: 加工用
hashu: は種用当
hanbai: 販売量
jouto: 無償譲渡量
lzaiko: 年度末在庫量
です。単位は全てkgです。
今回は以上です。
次回は
です。
今回のコードは以下になります。
# パッケージの読み込み
library(tidyverse)
library(readxl)
#
# Excelファイルの読み込み
df_raw <- read_xlsx("kome.xlsx",
skip = 4)
#
# df_rawの確認
glimpse(df_raw)
#
(冒頭の画像は Bing Image Creator で生成しました。プロンプトは Japanese rice field landscape, blue sky, photo です。
