In syunsuke/retiex: Extension library for reti

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

library(reti)
library(retiex)
library(tidyverse)

# 国土交通省が公表する取引価格情報をretiで取り込む
# 取引価格情報のダウンロードページは以下URL
# https://www.land.mlit.go.jp/webland/download.html

#hirakata <- 
#  reti::reti_read_LB("27_Osaka Prefecture_20053_20211.csv") %>% 
#  dplyr::filter(t_date >= "2015-01-01")
#
#save(hirakata, file = "hirakata.rda")

load("hirakata.rda")

reti_data <- hirakata

retiexの使い方

retiを利用して取り込んだ取引価格情報データについて、 簡単に時系列データとして分析を行うためのツール。

また、retiデータ以外の一般データでも、 時点列と対象列から期間毎要約統計量を作成することが出来る。

retiデータを対象とする関数

各期間毎の「取引総額」の要約統計量

retiex_summary()関数は、 retiデータから、「取引総額」について、 年毎、または、四半期毎の要約統計量のデータフレームを作成する。

reti_data %>% 
  retiex_summary()

retiex_rolling_summary()関数は、 retiデータから、「取引総額」について、 １年周期の四半期毎要約統計量（いわゆる移動平均等）の データフレームを作成する。

reti_data %>% 
  retiex_rolling_summary()

推定単価について

retiの土地建物一体データについては、 土地単価の数値がない。

そこで、retiex_add_assumption_land_unit_price() 関数で 推定土地単価の列を追加出来るようにした。

推定土地単価計算の大まかな流れは、 建物の単価と建築年数から建物価格を推定し、 これを一体価格から除いた額を土地数量で除して、 土地単価を推定するものである。

そして、この「推定土地単価」についての要約統計量を作成する関数が以下のもの。

• retiex_rolling_summary_of_alup()
• retiex_summary_of_alup()

いずれも、土地建物のretiデータと、 想定する建物単価、及び、経済的耐用年数を渡すことで、 推定土地単価を計算し、それについての要約統計量を計算してくれる。

reti_data %>% 
  retiex_summary_of_alup(building_unit_cost = 150000, building_durability = 40)

要約統計量を計算する一般関数

要約統計量を求める関数

各期間毎（月、四半期、年、１年周期四半期）の要約統計量を計算し、 結果をデータフレームとして返す。 引数には、元のデータと、その中の対象とするデータ列名、時点がある列名を指定

• get_summary_by_year()
• get_summary_by_quarter()
• get_summary_by_month()
• get_summary_by_rolling_quarter()

# 土地面積を対象とした年毎の要約統計推移
reti_data %>% 
  dplyr::filter(!is.na(land_size)) %>% 
  get_summary_by_year(nse_summary_col = land_size, nse_date_col = t_date)

これに加えて、単純にある列の要約統計量と ある列について任意の列内容でのグルーピングでの要約統計量を作成する関数。

• get_summary()
• get_summary_by_group()

# 土地面積を対象とした,種別毎の要約統計量
reti_data %>% 
  dplyr::filter(!is.na(land_size)) %>% 
  get_summary_by_group(target_col_name = land_size, group_col_name = `地域`)

対前年比、対前年差の列を追加する関数

要約統計量を計算する関数の結果として得たデータフレームを渡すと、 対前年比、対前年比（差分）、対前年差を計算

• add_change_rate_cols()
• add_change_rate_diff_cols()
• add_change_diff_cols()

# 土地面積を対象とした年毎の要約統計推移に
# 前年比列を追加する
reti_data %>% 
  dplyr::filter(!is.na(land_size)) %>% 
  get_summary_by_year(nse_summary_col = land_size, nse_date_col = t_date) %>% 
  add_change_rate_cols()

期間計算

期間計算のツール。 ２つの日付から、月、四半期での期間を計算する関数。

• calc_month_term()
• calc_quarter_term()

月毎、年毎、四半期毎への変換

通常の日付を月毎、年毎、四半期毎の日付へ変換する。

• classify_month()
• classify_quarter()
• classify_year()

月毎の場合は、各月の１日、年毎は各年の１月１日、 四半期毎は、各期の期首である１月１日、４月１日、７月１日、１０月１日に変換する。

これを新たな列として追加することで、各期毎のグルーピングが出来るようになる。

連続する日付データの作成

月、年、四半期の期首日で連続する時点データを作成する関数。

• seq_date_by_month()
• seq_date_by_quarter()
• seq_date_by_year()

既存データから期間を作成すると、データがない期間等が把握できないので、 この関数を使って、連続日付データを得ることで抜けの確認等に活用や、 連続性の確保（ファクターの全要素のように）の手助けになるように使う。

表示用ツール

数値を人が読みやすい形式で出力するための関数。 よく使うものを関数化した。

• style_percent()
• style_yen()
• style_quarter_date()
• style_rolling_term_quarter()
• transform_quarter_rolling_format()

style_percent()関数でのパーセント表示は diff引数でプラスマイナスの表示のオンオフが出来る

style_percent(0.103,keta = 2)

style_percent(0.103,keta = 2,diff = F)

金額関係の関数であるstyle_yen()関数は、 カンマを追加し、unit引数で単位を任意のものに出来る。

style_yen(123456, unit = "円／㎡")

また、keta引数と合わせて、千や百万表示に変えることが出来る。

style_yen(123456, keta =3, unit = "千円")

四半期関係の表示は、style_quarter_date()と style_rolling_term_quarter()で行える。

style_quarter_date(as.Date("2020-06-15"))

transform_quarter_rolling_format()については、入力日付の期が最終期

style_rolling_term_quarter(as.Date("2020-06-15"))

syunsuke/retiex documentation built on Dec. 23, 2021, 7:39 a.m.