R/cbs2.r
In martinpastoors/mptools:
# Eenmalig uitvoeren:
# install.packages("cbsodataR")
options(dplyr.summarise.inform = FALSE)
library(cbsodataR)
library(tidyverse)
source("R/my utils.r")
# Downloaden van tabeloverzicht
toc <- cbs_get_toc()
# View(toc)
# toc %>% filter(grepl("landbouw", tolower(Title))) %>% View()
# toc %>% filter(grepl("personenauto", tolower(Title))) %>% View()
# toc %>% filter(grepl("broedvogel", tolower(Title))) %>% View()
toc %>% filter(grepl("bodem", tolower(Title))) %>% View()
# Downloaden van gehele tabel (kan een halve minuut duren)
tabel <- "80781ned"
# tabel <- "84498NED" # broedvogel index
dwnld <-
cbs_get_data(tabel) %>%
cbs_add_label_columns() %>%
cbs_add_date_column()
metadata <-
cbs_get_meta(tabel)
save(dwnld, metadata, file="cbs80781ned.RData")
load(file="cbs80781ned.RData")
# View(metadata$TableInfos)
# View(metadata$DataProperties)
# View(metadata$CategoryGroups)
# View(metadata$RegioS)
# View(metadata$Perioden)
# Onderwerpen
t1 <-
metadata$DataProperties %>%
# filter(Type == "Topic", ID %in% 111:196) %>%
filter(Type == "Topic") %>%
dplyr::select(ID, Position, ParentID, Key, Topic=Title, DescriptionTopic=Description, Unit)
# Hoofdgroep
t2 <-
metadata$DataProperties %>%
filter(Type == "TopicGroup", is.na(Position), is.na(ParentID)) %>%
dplyr::select(hoofdID=ID, Hoofdgroep=Title, DescriptionHoofdgroep=Description)
# Subgroepen
t3 <-
metadata$DataProperties %>%
filter(Type == "TopicGroup", is.na(Position), !is.na(ParentID)) %>%
filter(!ParentID %in% .$ID) %>%
dplyr::select(subgroupID=ID, ParentID, Subgroep=Title, DescriptionSubgroep=Description)
# SubSubgroepen
t4 <-
metadata$DataProperties %>%
filter(Type == "TopicGroup", is.na(Position), !is.na(ParentID)) %>%
filter(ParentID %in% .$ID) %>%
dplyr::select(subsubgroupID=ID, ParentID, SubSubgroep=Title, DescriptionSubSubgroep=Description)
metadata_df <-
t2 %>%
left_join(t3, by=c("hoofdID"="ParentID")) %>%
left_join(t4, by=c("subgroupID"="ParentID")) %>%
left_join(t1, by=c("subsubgroupID" = "ParentID"))
my_names <- c("Westerkwartier", "Zuidhorn", "Leek", "Marum", "Grootegast")
# my_names <- c("Midden-Drenthe")
# dataset samenstellen
data <-
dwnld %>%
# add naam van gemeente
# left_join(metadata$RegioS, by=c("RegioS"="Key")) %>%
rename(naam = RegioS_label) %>%
# filter op namenn
filter(naam %in% my_names) %>%
# Make long
ungroup() %>%
pivot_longer(names_to="variabele", values_to="data", 7:155) %>%
# dplyr::select(-Description) %>%
# add beschrijving van variabelen
left_join(metadata_df, by=c("variabele"="Key")) %>%
# TEMP
drop_na(hoofdID) %>%
# add jaar
mutate(jaar = as.integer(as.character(Perioden_label))) %>%
group_by(naam, variabele, jaar) %>%
separate(variabele, into=c("var", "varnr"), sep="_") %>%
lowcase()
# alle dieren
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","", var)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
labs(y="", x="", title="Aantal dieren") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
#bedrijven
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal bedrijven",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","", var)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
labs(y="", x="", title="Aantal bedrijven") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
# aantal dieren per bedrijf
data %>%
filter(
tolower(subgroep) %in% c("aantal bedrijven", "aantal dieren"),
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","", var)) %>%
mutate(subgroep = gsub("Aantal ","", subgroep)) %>%
group_by(var, jaar, subgroep) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(names_from = subgroep, values_from = data) %>%
mutate(dieren_bedrijf = dieren/bedrijven) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=dieren_bedrijf)) +
theme_bw() +
geom_bar(stat="identity") +
labs(y="", x="", title="Dieren per bedrijf") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
data %>% ungroup() %>% filter(tolower(subgroep)=="aantal dieren") %>% distinct(topic) %>% View()
data %>%
filter(
tolower(hoofdgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var2 = paste(subgroep, var,Unit,sep= "_")) %>%
group_by(jaar, var) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(var), change)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=var, y=change)) +
theme_bw() +
geom_bar(stat="identity")
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal bedrijven",
grepl("hokdieren|graasdieren", tolower(Title) )) %>%
group_by(jaar, Title) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
# mutate(var = gsub("\\, totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(Title), change)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=Title, y=change)) +
theme_bw() +
geom_bar(stat="identity")
t1 <-
data %>%
filter(
tolower(hoofdgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var2 = paste(subgroep, var,Unit,sep= "_")) %>%
group_by(jaar, var) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(var = ifelse(grepl("paarden", tolower(var)), "Paarden", var)) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(var), change)) %>%
mutate(type = "aantal dieren")
# View()
t2 <-
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal bedrijven",
grepl("hokdieren|graasdieren", tolower(Title) )) %>%
group_by(jaar, Title) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
# mutate(var = gsub("\\, totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(Title = ifelse(grepl("graasdieren", tolower(Title)), "Graasdieren", Title)) %>%
mutate(Title = ifelse(grepl("hokdieren", tolower(Title)), "Hokdieren", Title)) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(Title), change)) %>%
mutate(type = "aantal bedrijven")
bind_rows(t1, t2) %>%
mutate(label = paste(var, scales::percent(change, accuracy=1))) %>%
ggplot(aes(x=var, y=change)) +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_blank()) +
theme(axis.ticks.x = element_blank()) +
geom_hline(yintercept=0) +
geom_bar(stat="identity") +
labs(title="percentuele verandering in 2021 t.o.v. 2000", x="", y="rel. verandering t.o.v. 2000") +
scale_y_continuous(labels=scales::percent) +
geom_text(aes(label=label, y = change + 0.05 * sign(change))) +
facet_grid(.~type, scales="free_x", space="free_x")
save(data, dwnld, metadata, metadata_df, file="csb_80781ned.RData")
# alle dieren (totalen)
data %>%
filter(
tolower(hoofdgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var2 = paste(subgroep, var,Unit,sep= "_")) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=subgroep), stat="identity") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
# rundvee
data %>%
filter(grepl("rundvee", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# rundvee per bedrijf
data %>%
filter(grepl("rundvee", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
group_by(hoofdgroep, var2, jaar) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
group_by(var2, jaar) %>%
mutate(data2 = lag(data)) %>%
mutate(dierenperbedrijf = data/data2) %>%
filter(!is.na(data2)) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=dierenperbedrijf)) +
theme_bw() +
geom_line() +
geom_point() +
expand_limits(y=0) +
facet_wrap(~var2, scales="free_y")
# varkens
data %>%
filter(grepl("varken", tolower(var))) %>%
filter(grepl("totaal", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# cultuurgrond
data %>%
filter(grepl("cultuurgrond", tolower(var))) %>%
filter(Unit=="are") %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# bloembollen
data %>%
filter(grepl("bloembollenenknollen", tolower(var))) %>%
filter(Unit=="are") %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data/100)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# grasland
data %>%
filter(grepl("grasland", tolower(var))) %>%
filter(Unit=="are") %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# alle dieren
data %>%
filter(grepl("aantal dieren", tolower(hoofdgroep))) %>%
filter(grepl("totaal", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_wrap(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# WIJKEN EN BUURTEN
# Downloaden van gehele tabel (kan een halve minuut duren)
tabel <- "84799NED"
buurt2020 <- cbs_get_data(tabel)
buurt2020meta <- cbs_get_meta(tabel)
View(buurt2020meta$DataProperties)
# Downloaden van gehele tabel (kan een halve minuut duren)
tabel <- "80428ned"
dwnld <-
cbs_get_data(tabel) %>%
cbs_add_label_columns()
metadata <-
cbs_get_meta(tabel)
# View(metadata$TableInfos)
# View(metadata$DataProperties)
# View(metadata$CategoryGroups)
# View(metadata$RegioS)
# View(metadata$Perioden)
# names(dwnld)
extra <-
readxl::read_xlsx("C:/Users/marti/Dropbox/CBS 2001 motorvoertuigenpark.xlsx") %>%
pivot_longer(names_to = "Brandstofsoort_label", values_to = "value", totaal:lpg) %>%
filter(Brandstofsoort_label != "totaal") %>%
mutate(variable = "autos") %>%
filter(jaar < 2001)
data <-
dwnld %>%
filter(LeeftijdVoertuig_label == "Totaal leeftijd voertuig") %>%
filter(Eigendomssituatie_label == "Totaal") %>%
filter(Brandstofsoort_label != "Totaal") %>%
mutate(Brandstofsoort_label = tolower(Brandstofsoort_label)) %>%
mutate(jaar = as.integer(as.character(Perioden_label))) %>%
group_by(jaar, Brandstofsoort_label) %>%
summarise(
km = sum(KilometersDoorNederlandseVoertuigen_2, na.rm=TRUE),
kminnederland = sum(KilometersInNederland_5, na.rm=TRUE),
autos = sum(NederlandsePersonenautoSInGebruik_10, na.rm=TRUE)) %>%
pivot_longer(names_to = "variable", values_to = "value", km:autos) %>%
mutate(Brandstofsoort_label = tolower(Brandstofsoort_label)) %>%
mutate(Brandstofsoort_label = ifelse(grepl("benzine", Brandstofsoort_label), "benzine", Brandstofsoort_label)) %>%
filter(value > 0) %>%
bind_rows(extra)
# bind_rows(
# data.frame(
# variable = rep("autos",3),
# jaar = c(1986, 1986, 1986),
# Brandstofsoort_label = c("Benzine/overige", "Diesel","LPG"),
# value = c(3741000, 380000, 520000)
# )) %>%
# bind_rows(
# data.frame(
# variable = rep("autos",3),
# jaar = c(1995, 1995, 1995),
# Brandstofsoort_label = c("Benzine/overige", "Diesel","LPG"),
# value = c(4639000, 614000, 380000)
# ))
data %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=value)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=Brandstofsoort_label), stat="identity") +
facet_wrap(~variable, scales="free_y")
data <-
dwnld %>%
mutate(jaar = as.numeric(as.character(Perioden_label)))
t <-
data %>%
dplyr::group_by(Broedvogels_label) %>%
filter((Broedvogelindex_1==100 & row_number() == 1) |
(Broedvogelindex_1==100 & row_number() == n()))
data %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=Broedvogelindex_1)) +
theme_bw() +
geom_hline(yintercept=100, colour="red") +
geom_point(data=t, colour="red") +
geom_line() +
expand_limits(y=0)+
facet_wrap(~Broedvogels_label, scales="free_y")
dwnld %>% filter(grepl("zilverreiger", tolower(Broedvogels_label))) %>% View()
martinpastoors/mptools documentation built on May 9, 2024, 9:29 p.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
# Eenmalig uitvoeren:
# install.packages("cbsodataR")
options(dplyr.summarise.inform = FALSE)
library(cbsodataR)
library(tidyverse)
source("R/my utils.r")
# Downloaden van tabeloverzicht
toc <- cbs_get_toc()
# View(toc)
# toc %>% filter(grepl("landbouw", tolower(Title))) %>% View()
# toc %>% filter(grepl("personenauto", tolower(Title))) %>% View()
# toc %>% filter(grepl("broedvogel", tolower(Title))) %>% View()
toc %>% filter(grepl("bodem", tolower(Title))) %>% View()
# Downloaden van gehele tabel (kan een halve minuut duren)
tabel <- "80781ned"
# tabel <- "84498NED" # broedvogel index
dwnld <-
cbs_get_data(tabel) %>%
cbs_add_label_columns() %>%
cbs_add_date_column()
metadata <-
cbs_get_meta(tabel)
save(dwnld, metadata, file="cbs80781ned.RData")
load(file="cbs80781ned.RData")
# View(metadata$TableInfos)
# View(metadata$DataProperties)
# View(metadata$CategoryGroups)
# View(metadata$RegioS)
# View(metadata$Perioden)
# Onderwerpen
t1 <-
metadata$DataProperties %>%
# filter(Type == "Topic", ID %in% 111:196) %>%
filter(Type == "Topic") %>%
dplyr::select(ID, Position, ParentID, Key, Topic=Title, DescriptionTopic=Description, Unit)
# Hoofdgroep
t2 <-
metadata$DataProperties %>%
filter(Type == "TopicGroup", is.na(Position), is.na(ParentID)) %>%
dplyr::select(hoofdID=ID, Hoofdgroep=Title, DescriptionHoofdgroep=Description)
# Subgroepen
t3 <-
metadata$DataProperties %>%
filter(Type == "TopicGroup", is.na(Position), !is.na(ParentID)) %>%
filter(!ParentID %in% .$ID) %>%
dplyr::select(subgroupID=ID, ParentID, Subgroep=Title, DescriptionSubgroep=Description)
# SubSubgroepen
t4 <-
metadata$DataProperties %>%
filter(Type == "TopicGroup", is.na(Position), !is.na(ParentID)) %>%
filter(ParentID %in% .$ID) %>%
dplyr::select(subsubgroupID=ID, ParentID, SubSubgroep=Title, DescriptionSubSubgroep=Description)
metadata_df <-
t2 %>%
left_join(t3, by=c("hoofdID"="ParentID")) %>%
left_join(t4, by=c("subgroupID"="ParentID")) %>%
left_join(t1, by=c("subsubgroupID" = "ParentID"))
my_names <- c("Westerkwartier", "Zuidhorn", "Leek", "Marum", "Grootegast")
# my_names <- c("Midden-Drenthe")
# dataset samenstellen
data <-
dwnld %>%
# add naam van gemeente
# left_join(metadata$RegioS, by=c("RegioS"="Key")) %>%
rename(naam = RegioS_label) %>%
# filter op namenn
filter(naam %in% my_names) %>%
# Make long
ungroup() %>%
pivot_longer(names_to="variabele", values_to="data", 7:155) %>%
# dplyr::select(-Description) %>%
# add beschrijving van variabelen
left_join(metadata_df, by=c("variabele"="Key")) %>%
# TEMP
drop_na(hoofdID) %>%
# add jaar
mutate(jaar = as.integer(as.character(Perioden_label))) %>%
group_by(naam, variabele, jaar) %>%
separate(variabele, into=c("var", "varnr"), sep="_") %>%
lowcase()
# alle dieren
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","", var)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
labs(y="", x="", title="Aantal dieren") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
#bedrijven
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal bedrijven",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","", var)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
labs(y="", x="", title="Aantal bedrijven") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
# aantal dieren per bedrijf
data %>%
filter(
tolower(subgroep) %in% c("aantal bedrijven", "aantal dieren"),
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","", var)) %>%
mutate(subgroep = gsub("Aantal ","", subgroep)) %>%
group_by(var, jaar, subgroep) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
ungroup() %>%
pivot_wider(names_from = subgroep, values_from = data) %>%
mutate(dieren_bedrijf = dieren/bedrijven) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=dieren_bedrijf)) +
theme_bw() +
geom_bar(stat="identity") +
labs(y="", x="", title="Dieren per bedrijf") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
data %>% ungroup() %>% filter(tolower(subgroep)=="aantal dieren") %>% distinct(topic) %>% View()
data %>%
filter(
tolower(hoofdgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var2 = paste(subgroep, var,Unit,sep= "_")) %>%
group_by(jaar, var) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(var), change)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=var, y=change)) +
theme_bw() +
geom_bar(stat="identity")
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal bedrijven",
grepl("hokdieren|graasdieren", tolower(Title) )) %>%
group_by(jaar, Title) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
# mutate(var = gsub("\\, totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(Title), change)) %>%
# View()
ggplot(aes(x=Title, y=change)) +
theme_bw() +
geom_bar(stat="identity")
t1 <-
data %>%
filter(
tolower(hoofdgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var2 = paste(subgroep, var,Unit,sep= "_")) %>%
group_by(jaar, var) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
mutate(var = gsub("Totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(var = ifelse(grepl("paarden", tolower(var)), "Paarden", var)) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(var), change)) %>%
mutate(type = "aantal dieren")
# View()
t2 <-
data %>%
filter(
tolower(subgroep) == "aantal bedrijven",
grepl("hokdieren|graasdieren", tolower(Title) )) %>%
group_by(jaar, Title) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
# mutate(var = gsub("\\, totaal","",var)) %>%
filter(jaar %in% c(2000, 2021)) %>%
mutate(jaar= paste0("j", jaar)) %>%
pivot_wider(names_from = jaar, values_from = data) %>%
mutate(change = j2021/j2000-1) %>%
mutate(Title = ifelse(grepl("graasdieren", tolower(Title)), "Graasdieren", Title)) %>%
mutate(Title = ifelse(grepl("hokdieren", tolower(Title)), "Hokdieren", Title)) %>%
mutate(var = forcats::fct_reorder(factor(Title), change)) %>%
mutate(type = "aantal bedrijven")
bind_rows(t1, t2) %>%
mutate(label = paste(var, scales::percent(change, accuracy=1))) %>%
ggplot(aes(x=var, y=change)) +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_blank()) +
theme(axis.ticks.x = element_blank()) +
geom_hline(yintercept=0) +
geom_bar(stat="identity") +
labs(title="percentuele verandering in 2021 t.o.v. 2000", x="", y="rel. verandering t.o.v. 2000") +
scale_y_continuous(labels=scales::percent) +
geom_text(aes(label=label, y = change + 0.05 * sign(change))) +
facet_grid(.~type, scales="free_x", space="free_x")
save(data, dwnld, metadata, metadata_df, file="csb_80781ned.RData")
# alle dieren (totalen)
data %>%
filter(
tolower(hoofdgroep) == "aantal dieren",
grepl("totaal", tolower(var) )) %>%
mutate(var2 = paste(subgroep, var,Unit,sep= "_")) %>%
# View()
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=subgroep), stat="identity") +
facet_wrap(~var, scales="free_y")
# rundvee
data %>%
filter(grepl("rundvee", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# rundvee per bedrijf
data %>%
filter(grepl("rundvee", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
group_by(hoofdgroep, var2, jaar) %>%
summarise(data = sum(data, na.rm=TRUE)) %>%
group_by(var2, jaar) %>%
mutate(data2 = lag(data)) %>%
mutate(dierenperbedrijf = data/data2) %>%
filter(!is.na(data2)) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=dierenperbedrijf)) +
theme_bw() +
geom_line() +
geom_point() +
expand_limits(y=0) +
facet_wrap(~var2, scales="free_y")
# varkens
data %>%
filter(grepl("varken", tolower(var))) %>%
filter(grepl("totaal", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# cultuurgrond
data %>%
filter(grepl("cultuurgrond", tolower(var))) %>%
filter(Unit=="are") %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# bloembollen
data %>%
filter(grepl("bloembollenenknollen", tolower(var))) %>%
filter(Unit=="are") %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data/100)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# grasland
data %>%
filter(grepl("grasland", tolower(var))) %>%
filter(Unit=="are") %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_grid(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# alle dieren
data %>%
filter(grepl("aantal dieren", tolower(hoofdgroep))) %>%
filter(grepl("totaal", tolower(var))) %>%
mutate(var2 = paste(var,Unit,sep= "_")) %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=data)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=naam), stat="identity") +
facet_wrap(hoofdgroep~var2, scales="free_y")
# WIJKEN EN BUURTEN
# Downloaden van gehele tabel (kan een halve minuut duren)
tabel <- "84799NED"
buurt2020 <- cbs_get_data(tabel)
buurt2020meta <- cbs_get_meta(tabel)
View(buurt2020meta$DataProperties)
# Downloaden van gehele tabel (kan een halve minuut duren)
tabel <- "80428ned"
dwnld <-
cbs_get_data(tabel) %>%
cbs_add_label_columns()
metadata <-
cbs_get_meta(tabel)
# View(metadata$TableInfos)
# View(metadata$DataProperties)
# View(metadata$CategoryGroups)
# View(metadata$RegioS)
# View(metadata$Perioden)
# names(dwnld)
extra <-
readxl::read_xlsx("C:/Users/marti/Dropbox/CBS 2001 motorvoertuigenpark.xlsx") %>%
pivot_longer(names_to = "Brandstofsoort_label", values_to = "value", totaal:lpg) %>%
filter(Brandstofsoort_label != "totaal") %>%
mutate(variable = "autos") %>%
filter(jaar < 2001)
data <-
dwnld %>%
filter(LeeftijdVoertuig_label == "Totaal leeftijd voertuig") %>%
filter(Eigendomssituatie_label == "Totaal") %>%
filter(Brandstofsoort_label != "Totaal") %>%
mutate(Brandstofsoort_label = tolower(Brandstofsoort_label)) %>%
mutate(jaar = as.integer(as.character(Perioden_label))) %>%
group_by(jaar, Brandstofsoort_label) %>%
summarise(
km = sum(KilometersDoorNederlandseVoertuigen_2, na.rm=TRUE),
kminnederland = sum(KilometersInNederland_5, na.rm=TRUE),
autos = sum(NederlandsePersonenautoSInGebruik_10, na.rm=TRUE)) %>%
pivot_longer(names_to = "variable", values_to = "value", km:autos) %>%
mutate(Brandstofsoort_label = tolower(Brandstofsoort_label)) %>%
mutate(Brandstofsoort_label = ifelse(grepl("benzine", Brandstofsoort_label), "benzine", Brandstofsoort_label)) %>%
filter(value > 0) %>%
bind_rows(extra)
# bind_rows(
# data.frame(
# variable = rep("autos",3),
# jaar = c(1986, 1986, 1986),
# Brandstofsoort_label = c("Benzine/overige", "Diesel","LPG"),
# value = c(3741000, 380000, 520000)
# )) %>%
# bind_rows(
# data.frame(
# variable = rep("autos",3),
# jaar = c(1995, 1995, 1995),
# Brandstofsoort_label = c("Benzine/overige", "Diesel","LPG"),
# value = c(4639000, 614000, 380000)
# ))
data %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=value)) +
theme_bw() +
geom_bar(aes(fill=Brandstofsoort_label), stat="identity") +
facet_wrap(~variable, scales="free_y")
data <-
dwnld %>%
mutate(jaar = as.numeric(as.character(Perioden_label)))
t <-
data %>%
dplyr::group_by(Broedvogels_label) %>%
filter((Broedvogelindex_1==100 & row_number() == 1) |
(Broedvogelindex_1==100 & row_number() == n()))
data %>%
ggplot(aes(x=jaar, y=Broedvogelindex_1)) +
theme_bw() +
geom_hline(yintercept=100, colour="red") +
geom_point(data=t, colour="red") +
geom_line() +
expand_limits(y=0)+
facet_wrap(~Broedvogels_label, scales="free_y")
dwnld %>% filter(grepl("zilverreiger", tolower(Broedvogels_label))) %>% View()
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.