Rプログラミングの小ネタ

まずは今回のサンプル用として、身長っぽいデータを作ってみます。 a <- round ( rnorm ( 30 , mean = 170 , sd = 5 ) , 1 ) a   [ 1 ] 173.0 168.6 168.5 164.2 167.3 170.6 162.7 168.0 170.8 [ 10 ] 175.7 166.0 166.5 162.4 172.6 170.1 170.2 164.2 167.1 [ 19 ] 163.8 163.4 168.1 168.7 171.1 164.6 166.3 177.0 170.0 [ 28 ] 173.3 170.7 169.0 このaに対して、度数分布表を作りたい。 質的データ（カテゴリカルデータ）なら、table関数を使って度数を集計できるのですが、量的データに対してtableを使うと、↓こんな感じになってしまいます。 table ( a )   a 162.4 162.7 163.4 163.8 164.2 164.6 166 166.3 166.5 167.1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 167.3 168 168.1 168.5 168.6 168.7 169 170 170.1 170.2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 170.6 170.7 170.8 171.1 172.6 173 173.3 175.7 177 1 1 1 1 1 1 1 1 1 量的データだとうまくいかないですね。 Rには、お馴染みhist関数があるんで、ヒストグラムは簡単に描けます。 hist ( a ) 実は、このhist関数の戻り値のオブジェクトに各階級の度数が入っているんで

↓こちらで公開したKMLファイルは、シェープファイルをRで変換処理したものなのですが、その手順です。 神奈川県の土砂災害危険箇所ハザードマップ（Google Earth閲覧用KML形式）: 主張 元にしたシェープは↓こちらで入手しました。 国土数値情報ダウンロードサービス ＜災害・防災＞のカテゴリに、「土砂災害危険箇所」というのがあります。シェープファイルは都道府県別に分かれて公開されています。 データ形式のタブ（？）で、「JPGIS2.1」のところを選択すると、JPGIS2.1形式とともになぜかShapeファイルも置いてあるという、微妙なトラップがあるので要注意です。 このShapeファイルをRでKMLに変換するんですが、スクリプトはごく簡単です↓ # 必要なパッケージの読み込み library ( maptools ) library ( plotKML )   # 座標系の情報を持つオブジェクトを作る # longlatは緯度経度指定、WGS84は世界測地系であることを表す pj <- CRS ( "+proj=longlat +datum=WGS84" )   # シェープファイルの読み込み hazard.area <-readShapePoly ( "xxx.shp" , proj4string=pj )   # もし、表示して確認したいときはplotすればOK # plot(hazard.area)   # KMLファイルとして出力する kml ( hazard.area , file = "xxx.kml" ) あとは、GoogleEarthで開けば閲覧できます。 ↓こんな感じですね。 国交省が公開している「土砂災害危険箇所」シェープをRでKMLに変換後、Google Earthで表示したもの 閲覧時の色の変更などは、 冒頭のリンク先 を参照してみてください。■ [2014年11月23日追記] 東京都、埼玉県、千葉県のKMLファイルも追加しました。あと、Google Earthの設定で色を変更しなくて済むよう、KMLファイル内のタグで色を赤に変えときました↓ 土砂災害危険箇所のKMLファ