２色コロプレスマップ

先ごろ実施された第２５回参議院選挙の千葉県選挙区における３位当選者と４位落選者の得票について、５９の各市区町村での優劣をコロプレスマップとして描画する。

選挙の投開票結果については千葉県選挙管理委員会の〈投開票速報ページ（第25回参議院議員通常選挙）〉を参照（将来、リンクが変更される可能性がある）。

千葉県行政区分のシェープファイルは、過去記事「千葉県市区町村の高齢化率」と同じ手順で生成した。

各候補者の得票状況はCSVファイルとしてGitHubにアップロードしてある。

sangiin2019vote.csv · GitHub

　変数名：

• sikuchoson　市区町村名
• ishii　石井準一氏（自由民主党、得票率１位、当選）
• nagahama　長浜博行氏（立憲民主党、得票率２位、当選）
• toyoda　豊田俊郎氏（自由民主党、得票率３位、当選）
• kadota（省略）
• asano　浅野史子氏（日本共産党、得票率４位、落選）
• hiratuka（省略）
• total　総投票数

以下に、３位当選の豊田氏と４位落選の浅野氏について、得票数で競り勝った候補者によって地図上で塗り分けるためのRスクリプトを示す。

library(dplyr)

library(ggplot2)
library(ggthemes)

jp <- sf::st_read("japan_ver81.shp", stringsAsFactors = FALSE)
jp %>% filter(KEN %in% "千葉県") -> chiba
chiba <- chiba[-60,]

cand <- read.csv("sangiin2019vote.csv", stringsAsFactors = FALSE)
cand$who <- cand$toyoda > cand$asano
chiba2 <- left_join(chiba, cand, by = c("SIKUCHOSON" = "sikuchoson"))

ggplot() +

  geom_sf(data = chiba2, aes(fill = who),
                   alpha = 0.8, colour = 'grey20', size = 0.1) +
   scale_fill_manual(labels = c("浅野", "豊田"),
                                   values = c("#FF6060", "#6060FF")) +
   theme_bw() +
   theme(axis.line = element_blank(),
               axis.text.x = element_blank(),
               axis.text.y = element_blank(),
               axis.ticks = element_blank(),
               panel.border = element_blank()) +
   theme(legend.position = c(0.95, 0.1),
               legend.title = element_blank())

実行結果：