演示

延斯·冯·伯格曼

2019-11-04

图书馆（范库夫）
图书馆（dplyr）
#>
#>正在附加包：“dplyr”
#>以下对象从“package:stats”中屏蔽：
#>
#>过滤器，滞后
#>以下对象从“package:base”中屏蔽：
#>
#>相交，setdiff，setequal，并集
图书馆（第三年）
图书馆（ggplot2）

获取税务报告的元数据

获取_审核_元数据(“财产税报告”)%>%
  尾(10)
#>#A台：10×4
#>名称类型标签描述
#><chr><chr>
#>1 current_land_value int current_land_value市场价值…
#>2 current_improvement_value int current_improvement_value市场价值…
#>3 tax_assessment_year文本tax_assessment_year生效年份…
#>4 previous_land_value int previous_land_value此值为f…
#>5 previous_improvement_value int previous_improvement_value此值为f…
#>6年_构建文本year_built…
#>7大改进年份文本大改进年份…
#>8 tax_levy双倍tax_levy这是总数…
#>9邻居代码文本neighbourhood_code这是一个3码…
#>10报告年份文本报告年份当数据…

了解RS区域的土地和建筑价值

搜索cov数据集(“财产税”)%>%
  拉（数据集id）%>%
  重叠地(功能（d）
    聚合cov_data（ds，
                       分组（_B）=“tax_assessment_year as year”,
                       其中=“zoning_district如'RS-'或zoning_destrict如'R1-1'”,
                       选择=sum（current_land_value）作为land，sum（current_improvement_value))%>% 
  绑定行（_R）()%>%
  突变(日期=截止日期(粘贴0(as.integer公司（年份）-1,"-07-01")))%>%
  枢轴加长器(c（c）(“土地”,“建筑”))%>%
  ggplot图(原子发射光谱(x个=年，年=值，颜色=名称，组=名称））+
  地理点(形状=21)+
  地理线()+
  scale_y_连续(标签=功能（x）粘贴0("$"，x个/1000000000,“Bn”))+
  实验室(标题=“温哥华市RS/R1-1分区土地和建筑价值”,
       x个=“纳税年度”,颜色="",年=“总价值（名义）”)
#>从CoV Open data门户下载数据
#>从CoV Open data门户下载数据
#>从CoV Open data门户下载数据
#>从CoV Open data门户下载数据

获取物业税报表和物业多边形的数据

当元数据指示数据具有空间组件时包将自动返回中的数据平方英尺格式。

税务_数据<- 获取审核数据(数据集id= “财产税报告”,
                         其中=“tax_assessment_year='2024'”,
                         选择= “current_land_value，land_cordinate为tax_word”)
#>从CoV Open data门户下载数据
属性多边形<- 获取审核数据(数据集id=“属性-边界-多边形”)%>%
平方英尺::st_转换(26910)
#>从CoV开放数据门户下载数据

计算并绘制相对土地价值

绘图_数据<-属性多边形%>% 
  left_join（左_连接）（税_数据%>% 分组方式（_B）（税号）%>% 总结(当前兰德值=总和（当前兰德值），由=“tax_cord”)%>%
  突变(激光测距仪=当前兰德值/as.数字（平方英尺::圣_区（几何））%>%
  突变(激光测距仪=切（rlv，休息=c（c）(-Inf公司,1000,2000,3000,4000,5000,7500,10000,25000,50000,Inf公司),
                  标签=c（c）(“<1000美元”,“1000-2000美元”,“2000-3000美元”,“3000至4000美元”,“4000-5000美元”,“5000美元-75000美元”,“7500-10000美元”,“10k-25000美元”,“25000-50000美元”,“>5万美元”),
                  订单_结果= 真的))
ggplot图（绘图_数据）+
  地理msf(原子发射光谱(填充=rlvd），颜色=不适用)+
  缩放填充绿色(选项=“岩浆”,na.值=“深灰色”)+
  实验室(标题=“2023年7月相对土地价值”,填充=“每m^2的值”,标题=“CoV开放数据”)+
  坐标_sf(基准，基准=不适用)