236 lines
10 KiB
R
236 lines
10 KiB
R
library(dplyr)
|
|
library(sf)
|
|
linbrary(cleaner)
|
|
|
|
# De %like% functie, zodat je kunt gebruiken: "Test" %like% "te" (= TRUE)
|
|
`%like%` <- function (x, pattern) grepl(pattern = tolower(pattern), x = tolower(x), fixed = FALSE)
|
|
|
|
|
|
# Bronnen -----------------------------------------------------------------
|
|
|
|
downloadmap <- "/Users/msberends/Downloads/"
|
|
|
|
# download inwoners (gescheiden op geslacht) per postcode hier als 'CSV volgens tabelindeling':
|
|
# https://opendata.cbs.nl/#/CBS/nl/dataset/83503NED/table?dl=42FC6
|
|
# verwijder dan de eerste rijen en de laatste rij ("Bron: CBS")
|
|
postcodes_bestand <- paste0(downloadmap, "Bevolking__geslacht__migratieachtergrond__viercijferige_postcode__1_januari_15102020_095747.csv")
|
|
# download inwoners per 5 jaar leeftijd en geslacht hier voor het huidige jaar:
|
|
# https://opendata.cbs.nl/#/CBS/nl/dataset/83502NED/table?dl=42FE0
|
|
inwoners_bestand <- paste0(downloadmap, "Bevolking__leeftijd__postcode_15102020_102334.csv")
|
|
# gebiedsindelingen hier downloaden:
|
|
# https://www.cbs.nl/nl-nl/dossier/nederland-regionaal/geografische-data/cbs-gebiedsindelingen
|
|
gebiedsindelingen_bestand <- paste0(downloadmap, "cbsgebiedsindelingen_2021_v1.gpkg")
|
|
# download postcodes 4 onder 'Downloads' ('Numeriek deel van de postcode (PC4)') hier:
|
|
# https://www.cbs.nl/nl-nl/dossier/nederland-regionaal/geografische-data/gegevens-per-postcode
|
|
postcodes4_bestand <- paste0(downloadmap, "2019-CBS_PC4_2018_v1/CBS_PC4_2018_v1.shp")
|
|
|
|
|
|
# Helpfuncties ------------------------------------------------------------
|
|
|
|
kaart_fixen <- function(kaart) {
|
|
# CRS opnieuw instellen, bij nieuwe GDAL geeft dit anders problemen:
|
|
st_crs(kaart) <- clean_numeric(st_crs(kaart)$input)
|
|
if (is.na(st_crs(kaart))) {
|
|
# 'reserve' CRS
|
|
st_crs(kaart) <- 28992
|
|
}
|
|
if (!"geometry" %in% colnames(kaart)) {
|
|
geom_naam <- c("shape", "geom")
|
|
geom_naam <- colnames(kaart)[colnames(kaart) %in% geom_naam][1]
|
|
geometry <- kaart[, colnames(kaart)[tolower(colnames(kaart)) == geom_naam], drop = TRUE]
|
|
kaart <- st_drop_geometry(kaart)
|
|
kaart <- st_set_geometry(kaart, geometry)
|
|
}
|
|
# geometrie als breedte- en lengtegraad, CRS transformeren van 28992 naar 4326
|
|
kaart <- st_transform(kaart, crs = 4326)
|
|
|
|
# alle ongeldige vormen geldig maken
|
|
if (any(!st_is_valid(kaart$geometry))) {
|
|
kaart$geometry <- st_make_valid(kaart$geometry)
|
|
}
|
|
|
|
# CRS opnieuw instellen, bij nieuwe GDAL geeft dit anders problemen:
|
|
st_crs(kaart) <- clean_numeric(st_crs(kaart)$input)
|
|
if (is.na(st_crs(kaart))) {
|
|
# 'reserve' CRS
|
|
st_crs(kaart) <- 28992
|
|
}
|
|
# geometrie als breedte- en lengtegraad, CRS transformeren van 28992 naar 4326
|
|
kaart <- st_transform(kaart, crs = 4326)
|
|
# oppervlakte toevoegen
|
|
kaart$area_km2 <- as.double(st_area(st_geometry(kaart)) / 1000 ^ 2)
|
|
kaart
|
|
}
|
|
|
|
lagen_beschikbaar <- sort(st_layers(gebiedsindelingen_bestand)$name)
|
|
downloaden_transformeren <- function(laag) {
|
|
zoeklaag <- sort(lagen_beschikbaar[lagen_beschikbaar %like% laag &
|
|
lagen_beschikbaar %like% "gegeneraliseerd" &
|
|
!lagen_beschikbaar %like% "niet"])
|
|
if (length(zoeklaag) == 0) {
|
|
stop("Geen laag gevonden")
|
|
}
|
|
zoeklaag <- zoeklaag[length(zoeklaag)]
|
|
message("Laag '", zoeklaag, "' gevonden", appendLF = FALSE)
|
|
|
|
kaart <- st_read(gebiedsindelingen_bestand, layer = zoeklaag, quiet = TRUE)
|
|
kaart <- kaart_fixen(kaart)
|
|
|
|
message(", met ", nrow(kaart), " geometrieën")
|
|
colnames(kaart)[colnames(kaart) %like% "naam"] <- laag
|
|
# geen factor
|
|
kaart[, laag] <- as.character(kaart[, laag, drop = TRUE])
|
|
|
|
# alleen het type, oppervlakte en de geometrie behouden
|
|
kaart <- kaart[, c(laag, "area_km2", "geometry"), drop = FALSE]
|
|
kaart
|
|
}
|
|
|
|
|
|
# Inwoners per postcode/leeftijd/geslacht ---------------------------------
|
|
|
|
inwoners_per_postcode_leeftijd <- read_csv2(inwoners_bestand)
|
|
inwoners_per_postcode_leeftijd <- inwoners_per_postcode_leeftijd %>%
|
|
filter(!leeftijd %like% "totaal", postcode %like% "[0-9]") %>%
|
|
mutate(postcode = as.double(postcode),
|
|
geslacht = case_when(geslacht %like% "totaal" ~ "inwoners",
|
|
geslacht %like% "man" ~ "inwoners_man",
|
|
geslacht %like% "vrouw" ~ "inwoners_vrouw"),
|
|
# bij CBS vinden ze 0-5 en 5-10 handig. Waarin zit iemand dan die 5 is?! We maken er 0-4 en 5-9 van:
|
|
leeftijd_min = as.numeric(gsub("([0-9]+).*", "\\1", leeftijd)),
|
|
leeftijd_max = as.numeric(gsub("([0-9]+)[^0-9]+([0-9]+)[^0-9]+", "\\2", leeftijd)),
|
|
leeftijd_nieuw = paste0(leeftijd_min, "-", leeftijd_max - 1),
|
|
leeftijd_nieuw = gsub("95-NA", "95+", leeftijd_nieuw),
|
|
leeftijd = factor(leeftijd_nieuw, levels = levels(age_groups(0, 5 * c(1:19))), ordered = TRUE)) %>%
|
|
select(postcode, geslacht, leeftijd, inwoners) %>%
|
|
pivot_wider(names_from = geslacht, values_from = inwoners)
|
|
# alle PC2 en PC3 toevoegen
|
|
inwoners_per_postcode_leeftijd <- inwoners_per_postcode_leeftijd %>%
|
|
bind_rows(inwoners_per_postcode_leeftijd %>%
|
|
group_by(postcode = clean_numeric(substr(postcode, 1, 2)), leeftijd) %>%
|
|
summarise_all(sum)) %>%
|
|
bind_rows(inwoners_per_postcode_leeftijd %>%
|
|
group_by(postcode = clean_numeric(substr(postcode, 1, 3)), leeftijd) %>%
|
|
summarise_all(sum)) %>%
|
|
arrange(postcode, leeftijd)
|
|
|
|
|
|
# Postcodes (wordt later alle referentiedata aan toegevoegd) --------------
|
|
|
|
# `postcodes` is hier de vorige versie die we als `postcodes` gebruikten, deze wordt vernieuwd
|
|
postcodes_plaats_gemeente <- postcodes %>%
|
|
filter(postcode > 999) %>% # alleen PC4 houden, wordt later weer aangevuld met PC2 en PC3
|
|
select(postcode, plaats, gemeente)
|
|
|
|
postcodes <- read_csv2(postcodes_bestand)
|
|
colnames(postcodes) <- gsub("(man|vrouw)n?en", "\\1", colnames(postcodes))
|
|
|
|
|
|
# Postcode-4 kaart --------------------------------------------------------
|
|
|
|
# we gebruiken deze postcodekaart om te bepalen welke postcodes in welk gebied liggen met sf::st_intersects().
|
|
# dus de geometrie van postcode 9251 valt in het snijvlak van de de geometrie van de gemeente Tytsjerksteradiel
|
|
# en dus is Tytsjerksteradiel de gemeente van postcode 9251 (en zo verder voor NUTS-3, GGD-regio, ...)
|
|
postcodes4 <- st_read(postcodes4_bestand)
|
|
postcodes4 <- kaart_fixen(postcodes4)
|
|
# alleen relevante kolommen houden
|
|
postcodes4 <- postcodes4 %>%
|
|
transmute(postcode = as.double(as.character(PC4)),
|
|
huishoudens = ifelse(AANTAL_HH < 0, NA_real_, AANTAL_HH),
|
|
huishouden_grootte = ifelse(GEM_HH_GR < 0, NA_real_, GEM_HH_GR),
|
|
area_km2 = as.double(st_area(geometry) / 1000 ^ 2),
|
|
geometry)
|
|
|
|
|
|
# Referentiewaarden aan `postcodes` toevoegen en kaarten opslaan ----------
|
|
|
|
relevante_lagen <- c("gemeente",
|
|
"provincie",
|
|
"nuts3",
|
|
"ggdregio",
|
|
"jeugdregio",
|
|
"veiligheidsregio")
|
|
for (i in 3:length(relevante_lagen)) {
|
|
message(">> zoeken naar ", relevante_lagen[i])
|
|
kaart <- downloaden_transformeren(relevante_lagen[i])
|
|
|
|
if (!relevante_lagen[i] %in% c("plaats", "gemeente")) {
|
|
# referentiedata toevoegen aan 'postcodes'
|
|
p <- dplyr::progress_estimated(length(postcodes4$geometry))
|
|
newvar <- character(length = nrow(postcodes4))
|
|
for (pc in 1:nrow(postcodes4)) {
|
|
p$tick()$print()
|
|
suppressMessages(
|
|
verschillen <- as.double(st_area(st_difference(postcodes4 %>% slice(pc),
|
|
kaart)) /
|
|
st_area(postcodes4 %>% slice(pc)))
|
|
)
|
|
if (any(verschillen < 1)) {
|
|
newvar[pc] <- as.character(kaart[, 1, drop = TRUE])[verschillen == min(verschillen)]
|
|
} else {
|
|
kaart_ind <- as.double(suppressMessages(st_intersects(postcodes4 %>% slice(pc), kaart)))[1]
|
|
newvar[pc] <- as.character(kaart[, 1, drop = TRUE])[kaart_ind]
|
|
}
|
|
}
|
|
newdf <- data.frame(postcode = as.double(postcodes4$postcode),
|
|
newvar = as.character(newvar), stringsAsFactors = FALSE)
|
|
postcodes <- postcodes %>%
|
|
left_join(newdf, by = "postcode")
|
|
colnames(postcodes)[colnames(postcodes) == "newvar"] <- relevante_lagen[i]
|
|
}
|
|
|
|
object_naam <- case_when(relevante_lagen[i] == "gemeente" ~ "gemeenten",
|
|
relevante_lagen[i] == "nuts3" ~ "nuts3regios",
|
|
TRUE ~ paste0(relevante_lagen[i], "s"))
|
|
|
|
# kaart opslaan in Global Environment
|
|
assign(x = object_naam,
|
|
value = kaart,
|
|
envir = globalenv())
|
|
# kaart opslaan op schijf
|
|
saveRDS(object = kaart,
|
|
file = paste0(object_naam, ".rds"),
|
|
version = 2,
|
|
compress = "xz")
|
|
}
|
|
|
|
# uit PC4-kaart van CBS ook nog wat kolommen halen, en die hoeven niet in dat kaartobject
|
|
postcodes <- postcodes %>%
|
|
left_join(postcodes_plaats_gemeente, by = "postcode") %>%
|
|
select(postcode, matches("inwoner"), "plaats", "gemeente", "provincie", everything()) %>%
|
|
left_join(postcodes4 %>%
|
|
as.data.frame(stringsAsFactors = FALSE) %>%
|
|
select(-area_km2, -geometry),
|
|
by = "postcode")
|
|
|
|
# alles van PC2 en PC3 toevoegen
|
|
postcodes <- postcodes %>%
|
|
bind_rows(postcodes %>%
|
|
group_by(postcode = clean_numeric(substr(postcode, 1, 2))) %>%
|
|
summarise_all(function(x, ...) {
|
|
if (is.numeric(x) & any(x > 20)) {
|
|
# inwoners en aantal huishoudens
|
|
sum(x, na.rm = TRUE)
|
|
} else if (is.numeric(x)) {
|
|
# gemiddelde grootte van huishoudens
|
|
mean(x, na.rm = TRUE)
|
|
} else {
|
|
x[1]
|
|
}
|
|
})) %>%
|
|
bind_rows(postcodes %>%
|
|
group_by(postcode = clean_numeric(substr(postcode, 1, 3))) %>%
|
|
summarise_all(function(x, ...) {
|
|
if (is.numeric(x) & any(x > 20)) {
|
|
# inwoners en aantal huishoudens
|
|
sum(x, na.rm = TRUE)
|
|
} else if (is.numeric(x)) {
|
|
# gemiddelde grootte van huishoudens
|
|
mean(x, na.rm = TRUE)
|
|
} else {
|
|
x[1]
|
|
}
|
|
})) %>%
|
|
arrange(postcode)
|
|
|