전국 렌터카 업종 통화량 위치 표시

데이터 기본 설명

SK Datahub에서 제공하는 19년 4월 전국 렌터카 업종 이용 통화량 데이터를 활용하여 지역 및 크기를 표시해보자

지역 정보는 3가지로 이루어져 있다 [시도] - [군구] - [동면읍리] 

일단 시도와 군구 두 가지만 합하여 처리해보자 

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<code>library(tidyverse) library(lubridate) library(ggmap)   x = read_csv('CALL_RENT_04MONTH.csv') x$date = ymd(x$date)   focus = x %>%   group_by(city, county) %>%   summarise(n= n()) %>%   na.omit() %>%   arrange(desc(n)) %>%   mutate(address = paste0(city,',',county)) %>%   select(1:2,4,3) focus   > focus # A tibble: 250 x 4 # Groups:   city [17]    city       county        address                  n                                      1 제주도     제주시        제주도,제주시         1798  2 제주도     서귀포시      제주도,서귀포시       1327  3 경기도     평택시        경기도,평택시         1063  4 경기도     용인시 처인구 경기도,용인시 처인구   993  5 서울특별시 강서구        서울특별시,강서구      924  6 서울특별시 강남구        서울특별시,강남구      891  7 서울특별시 중구          서울특별시,중구        755  8 대구광역시 달서구        대구광역시,달서구      694  9 경기도     화성시        경기도,화성시          659 10 서울특별시 송파구        서울특별시,송파구      643 </code>

geocode로 경도 위도정보를 얻기 위하여 시군과 군구를 붙이고, summarise로 통화 수를 구한다.

구글맵의 api는 아래 사이트에서 발급 받을 수 있다.

Google Cloud Platform

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<code>api = '구글맵 API값 여기 입력' register_google(key = api)   cord.data = focus$address %>% enc2utf8() %>% geocode() cord.data   focus2 = bind_cols(focus, cord.data) %>%   filter(lon > 0 )     korea = get_googlemap('Korea, Republic of', maptype = 'roadmap', zoom = 7) ggmap(korea) +   geom_point(data = focus2,              aes(x = lon, y = lat, size = n), color = 'red' )   </code>