都道府県別人口あたり感染者数横並びヒストグラム

各都道府県の人口あたり感染者数を指定期間について計算する。
表示する対象をtarget <- c(1,13,27,40,47)のように選択する。ここでは北海道、東京、大阪、福岡、沖縄を選択している。
結果はファイルに出力する。

都道府県データ

> pref_jp

 [1] "北海道"   "青森県"   "岩手県"   "宮城県"   "秋田県"   "山形県"   "福島県"   "茨城県"   "栃木県"   "群馬県"   "埼玉県"  

[12] "千葉県"   "東京都"   "神奈川県" "新潟県"   "富山県"   "石川県"   "福井県"   "山梨県"   "長野県"   "岐阜県"   "静岡県"  

[23] "愛知県"   "三重県"   "滋賀県"   "京都府"   "大阪府"   "兵庫県"   "奈良県"   "和歌山県" "鳥取県"   "島根県"   "岡山県"  

[34] "広島県"   "山口県"   "徳島県"   "香川県"   "愛媛県"   "高知県"   "福岡県"   "佐賀県"   "長崎県"   "熊本県"   "大分県"  

[45] "宮崎県"   "鹿児島県" "沖縄県" 

サンプルコード

len <- 90
target <- c(1,13,27,40,47)
data <- mdf
# wdf <- ( ((mdf[,-48] %>% last(.,len) %>% t() %>% as.vector()) /rep(as.vector(pref_pop[,1]) ,len) %>% matrix(.,nrow=47) %>% t() %>% data.frame() )%>% cbind(.,t=last(mdf$t,len)) ) <- BUG
# wdf <-  ((mdf[,-48] %>% last(.,len) %>% t() %>% as.vector()) /rep(as.vector(pref_pop[,1]) ,len) %>% matrix(.,nrow=47)) %>% t() %>% data.frame() %>% cbind(.,t=last(mdf$t,len))
wdf <- ((data[,-48] %>% last(.,len) %>% t() %>% as.vector()) /rep(as.vector(pref_pop[,1]) ,len) %>% matrix(.,nrow=47)) %>% t() %>% data.frame() %>% cbind(.,t=last(data$t,len))
colnames(wdf)[-48] <- pref_en
# df <- (wdf %>% tidyr::gather(reg_name,value,-t))
df <- (wdf %>% tidyr::gather(reg_name,value,target))
p <- ggplot(df,aes(x=t, y=value,fill=reg_name)) 
# p <- p +scale_fill_brewer(palette="Accent")
# p <- p+geom_bar(stat="identity",width=1,position = "fill")
p <- p+geom_bar(stat="identity",width=1,position = "dodge")
# p <- p + geom_histogram(bins=len,position = "fill", alpha = 0.9)

p <- p + theme_gray (base_family = "HiraKakuPro-W3")
p <- p + scale_fill_hue(name="都道府県",labels=pref_jp[target])
p <- p + theme(panel.background = element_rect(fill = "grey90",
                                              colour = "lightblue"))
png("~/Dropbox/R-script/covid/w.png", width = 1600, height = 800)
plot(p)
dev.off()

出力