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 

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

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

구글맵의 api는 아래 사이트에서 발급 받을 수 있다.

Google Cloud Platform

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' )