hackandharvest 2019

Radstationen

rad.stationen <- read.csv("input/Fahrradmietsystem_konrad_TINK.csv", sep=';') %>%
    rename(Name = Station_Name) %>%
    rename(Nummer = Station_nummer) %>%
    mutate(Typ = fct_recode(Typ, 'konrad + TINK'='Konrad. TINK')) %>%
    mutate(Typ = fct_recode(Typ, 'konrad'='Konrad')) 

rad.stationen

karte <- get_map(getbb("Konstanz"), maptype="terrain") 
ggmap(karte) +
  geom_point(data=rad.stationen, aes(Longitude, Latitude, color=Typ), inherit.aes=FALSE, alpha=1, size=4) +
  labs(title='Verteilung der Radstationen') +
  theme_void() +
  theme(legend.position="bottom") 

Anmietungen/Rückgaben

konrad.anmietungen <- read.csv("input/Anmietungen Fahrrad-Mietsystem konrad im Jahr 2018.csv", sep=';') %>%
    rename(Name = Station_Name) %>%
    rename(Nummer = Station.Nr.) %>%
    select(-Jahr) %>%
    rename('05.2018' = 'Mai') %>%
    rename('06.2018' = 'Juni') %>%
    rename('07.2018' = 'Juli') %>%
    rename('08.2018' = 'August') %>%
    rename('09.2018' = 'September') %>%
    rename('10.2018' = 'Oktober') %>%
    rename('11.2018' = 'November') %>%
    rename('12.2018' = 'Dezember') %>%
    gather(key='Monat', value='Anzahl', ends_with('2018')) %>%
    mutate(Monat = as.Date(paste0('15.',Monat),'%d.%m.%Y')) %>%
    mutate(Typ = fct_recode(Typ, 'konrad + TINK'='konrad, TINK')) %>%
    mutate(Vorgang = 'Anmietung')

konrad.rückgabe <- read.csv("input/Rückgaben Fahrrad-Mietsystem konrad im Jahr 2018.csv", sep=';') %>%
    rename(Name = Station_Name) %>%
    rename(Nummer = Station.Nr.) %>%
    select(-Jahr) %>%
    rename('05.2018' = 'Mai') %>%
    rename('06.2018' = 'Juni') %>%
    rename('07.2018' = 'Juli') %>%
    rename('08.2018' = 'August') %>%
    rename('09.2018' = 'September') %>%
    rename('10.2018' = 'Oktober') %>%
    rename('11.2018' = 'November') %>%
    rename('12.2018' = 'Dezember') %>%
    gather(key='Monat', value='Anzahl', ends_with('2018')) %>%
    mutate(Monat = as.Date(paste0('15.',Monat),'%d.%m.%Y')) %>%
    mutate(Typ = fct_recode(Typ, 'konrad + TINK'='konrad, TINK')) %>%
    mutate(Vorgang = 'Rückgabe')

konrad <- rbind(konrad.anmietungen, konrad.rückgabe) %>% filter(Typ == 'konrad' | Typ == 'konrad + TINK')
head(konrad)

ggplot(konrad) +
    facet_wrap(Name~., ncol=4) +
    geom_bar(aes(x=Monat, y=Anzahl, fill=Vorgang), stat='Identity', position="dodge") +
    labs(title='Anmietungen/Rückgabe Radstationen konrad (2018)') +
    theme_bw() +
    theme(legend.position="bottom")

tink.anmietungen <- read.csv("input/Anmietungen Fahrrad-Mietsystem TINK im Jahr 2018.csv", sep=';') %>%
    rename(Name = Station_Name) %>%
    rename(Nummer = Station_Nr.) %>%
    select(-Jahr) %>%
    rename('08.2018' = 'August') %>%
    rename('09.2018' = 'September') %>%
    rename('10.2018' = 'Oktober') %>%
    rename('11.2018' = 'November') %>%
    rename('12.2018' = 'Dezember') %>%
    gather(key='Monat', value='Anzahl', ends_with('2018')) %>%
    mutate(Monat = as.Date(paste0('15.',Monat),'%d.%m.%Y')) %>%
    mutate(Typ = fct_recode(Typ, 'konrad + TINK'='konrad, TINK')) %>%
    mutate(Vorgang = 'Anmietung')

tink.rückgabe <- read.csv("input/Rückgaben Fahrrad-Mietsystem TINK im Jahr 2018.csv", sep=';') %>%
    rename(Name = Station_Name) %>%
    rename(Nummer = Station.Nr.) %>%
    select(-Jahr) %>%
    rename('08.2018' = 'August') %>%
    rename('09.2018' = 'September') %>%
    rename('10.2018' = 'Oktober') %>%
    rename('11.2018' = 'November') %>%
    rename('12.2018' = 'Dezember') %>%
    gather(key='Monat', value='Anzahl', ends_with('2018')) %>%
    mutate(Monat = as.Date(paste0('15.',Monat),'%d.%m.%Y')) %>%
    mutate(Typ = fct_recode(Typ, 'konrad + TINK'='konrad, TINK')) %>%
    mutate(Vorgang = 'Rückgabe')

tink <- rbind(tink.anmietungen, tink.rückgabe) %>% filter(Typ == 'TINK' | Typ == 'konrad + TINK')
head(tink)

ggplot(tink) +
    facet_wrap(Name~., ncol=4) +
    geom_bar(aes(x=Monat, y=Anzahl, fill=Vorgang), stat='Identity', position='dodge') +
    labs(title='Anmietungen/Rückgabe Radstationen TINK (2018)') +
    theme_bw() +
    theme(legend.position="bottom") 

Stadtteile

vororte <- c('Egg', 'Dettingen', 'Dingelsdorf', 'Litzelstetten', 'Wallhausen')

filename <- "input/Einwohner_nach_Stadtviertel 2010-2017.csv"
stadt <- read.csv(filename, sep=";", na.strings=c('','-')) %>%

  # Artefakte entfernen. Hurrga!
  select(-AA, -AB) %>%

  # Fehlende Daten werden herausgefiltert.
  filter(complete.cases(.)) %>%

  # Es lebe ASCII, UTF-8 und andere Unwägbarkeiten.  
  mutate(STADTTEIL = fct_collapse(STADTTEIL, 'Fürstenberg' = c('Fuerstenberg'))) %>%
  mutate(STADTTEIL = fct_collapse(STADTTEIL, 'Königsbau' = c('Koenigsbau'))) %>%
  
  # Einige Variablenamen etwas leiser stellen.
  rename(Stadtteil = STADTTEIL) %>%
  rename(Stadtviertel = STADTVIERTEL) %>%
  
  # Zusätzliches Merkmal: (Pseudo-) Verwaltungseinheit.
  mutate(Verwaltungseinheit = as.factor(ifelse(Stadtteil %in% vororte, 'Vorort', 'Stadt'))) %>%

  # Nur die Daten selektieren, die hier gebraucht werden.
  select(Stadtteil, Stadtviertel, STT, Verwaltungseinheit) %>%
  unique()

head(stadt)

stadtteile <- stadt %>% select(Stadtteil, STT, Verwaltungseinheit) %>% unique()

stadtteile

Gebäude

filename <- "input/Gebäude nach Baujahr 2016.csv"
gebäude <- read.csv(filename, sep=";", na.strings=c('','-')) %>%

  # Einige Variabel (IMHO) etwas aussagkräftiger machen.
  rename(Baujahr = BAUJAHR_GEBAEUDE_GRUPPIERT) %>%
  rename(Baublock = Baublock.6stellig) %>%
  rename(Gauss_Krüger_X = KOORDINATE_X) %>%
  rename(Gauss_Krüger_Y = KOORDINATE_Y) %>%
  rename(Wohnungen = ANZAHL_WOHNUNG_GRUPPIERT) %>%

  # Datensätze mit fehlenden DAaten werden herausgefiltert.
  filter(complete.cases(.)) %>%
  
  # Dinge, die im aktuellen Kontext nicht gebraucht werden.
  select(-AGS, -Anzahl_GEBAEUDE, -Gemeinde, -STADTVIERTEL, -Stand)

# Die Information zum Stadtteil hinzufügen.
gebäude <- merge(gebäude, stadtteile)

# Labels für die Wohnungsklassifizierung umsortieren.
gebäude$Baujahr = factor(gebäude$Baujahr,levels(gebäude$Baujahr)[c(9,1:8)])
gebäude$Wohnungen = factor(gebäude$Wohnungen,levels(gebäude$Wohnungen)[c(1,3,4,5,2)])

head(gebäude)

# Ein bisserl die Gauß-Krüger Koordinaten der Gebäude nach WGS84 transformieren.
GK <- data.frame(cbind(x=gebäude$Gauss_Krüger_X, y=gebäude$Gauss_Krüger_Y))
coordinates(GK) <- c('x', 'y')
proj4string(GK) <- CRS("+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=9 +k=1 +x_0=3500000 +y_0=0 +ellps=bessel +datum=potsdam +units=m +no_defs")
df <- as.data.frame(spTransform(GK, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0")))
gebäude$WGS84_X = df$x
gebäude$WGS84_Y = df$y

ggplot(gebäude) +
  geom_bar(aes(x=Wohnungen, fill=Stadtteil)) +
  facet_wrap(Stadtteil~., ncol=3) +
  coord_flip() + 
  labs(x='Wohnungen im Gebäude', y='Anzahl', title='Wohnungen pro Gebäude (Stand 2016)') +
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

size <- c(1:length(levels(gebäude$Wohnung)))[gebäude$Wohnung] + 1
ggmap(karte) +
  geom_point(data=gebäude, aes(WGS84_X, WGS84_Y, color=Wohnungen), inherit.aes=FALSE, alpha=.2, size=size, na.rm=T) +
  labs(title='Wohnungen pro Gebäude (Stand 2016)') +
  theme_void() +
  theme(legend.position="bottom") + 
  guides(color=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=4)))

ggplot(gebäude) +
  geom_bar(aes(x=Baujahr, fill=Stadtteil)) +
  facet_wrap(Stadtteil~., ncol=3) +
  coord_flip() + 
  labs(x='Baujahr des Gebäude', y='Anzahl', title='Wohnungen nach Baujahr (Stand 2016)') +
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

ggmap(karte) +
  geom_point(data=gebäude, aes(WGS84_X, WGS84_Y, color=Baujahr), inherit.aes =FALSE, alpha=.2, size=2, na.rm=T) +
  labs(title='Wohnungen nach Baujahr (Stand 2016)') +
  theme_void() +
  theme(legend.position="bottom") + 
  guides(color=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=4)))

Einwohner

filename <- "input/Einwohner_nach_Stadtviertel 2010-2017.csv"
einwohner <- read.csv(filename, sep=";", na.strings=c('','-')) %>%
    
  # Artefakte entfernen. Hurrga!
  select(-AA, -AB) %>%

  # Fehlende Daten werden herausgefiltert.
  filter(complete.cases(.)) %>%

  # Es lebe ASCII, UTF-8 und andere Unwägbarkeiten.  
  mutate(STADTTEIL = fct_collapse(STADTTEIL, 'Fürstenberg' = c('Fuerstenberg'))) %>%
  mutate(STADTTEIL = fct_collapse(STADTTEIL, 'Königsbau' = c('Koenigsbau'))) %>%
  
  # Dinge, die im aktuellen Kontext nicht gebraucht werden.
  select(-AGS, -Gemeinde, -STT) %>%

  # Einige Variablenamen etwas leiser stellen.
  rename(Stadtteil = STADTTEIL) %>%
  rename(Stadtviertel = STADTVIERTEL) %>%
  
  # Zusätzliches Merkmal: (Pseudo-) Verwaltungseinheit.
  mutate(Verwaltungseinheit = as.factor(ifelse(Stadtteil %in% vororte, 'Vorort', 'Stadt'))) %>%

  # Besserere Variablename (IMHO) in diesem Kontext.
  mutate(Stichtag = as.Date(Stand_Einwohner, "%d.%m.%Y")) %>%

  # 
  mutate(Frauen = EINW_HW_FRAUEN) %>%
  mutate(Männer = EINW_HW_GESAMT - EINW_HW_FRAUEN) %>%
  gather(key="Geschlecht", value="Anzahl", c(Frauen,Männer)) %>%
  
  # Dinge, die im aktuellen Kontext nicht gebraucht werden.
  select(-starts_with('EINW_HW'), -Stand_Einwohner) %>%
  
  group_by(Stadtteil, Verwaltungseinheit, Stichtag, Geschlecht) %>%
  summarize(Anzahl = sum(Anzahl))

head(einwohner)

ggplot(einwohner %>% filter(Verwaltungseinheit=='Stadt')) +
  geom_point(aes(x=Stichtag,y=Anzahl,color=Stadtteil)) +
  geom_smooth(aes(x=Stichtag,y=Anzahl,color=Stadtteil), method='lm') +
  labs(x='Stichtag', y='Anzahl Einwohner', title='Einwohner nach Stadtteil (Stadt Konstanz)') +
  facet_grid(~Geschlecht) + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

einwohner %>% 
  filter(Verwaltungseinheit=='Stadt') %>% 
  filter(Stichtag==as.Date('31.12.2010','%d.%m.%Y')) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(-Verwaltungseinheit)

ggplot(einwohner %>% filter(Verwaltungseinheit=='Vorort')) +
  geom_point(aes(x=Stichtag,y=Anzahl,color=Stadtteil)) +
  geom_smooth(aes(x=Stichtag,y=Anzahl,color=Stadtteil), method='lm') +
  labs(x='Stichtag', y='Anzahl Einwohner', title='Einwohner nach Stadtteil (Vororte Konstanz)') +
  facet_grid(~Geschlecht) + 
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

einwohner %>% 
  filter(Verwaltungseinheit=='Vorort') %>% 
  filter(Stichtag==as.Date('31.12.2010','%d.%m.%Y')) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(-Verwaltungseinheit)

Altersstruktur

filename <- "input/Einwohner_nach_Stadtviertel 2010-2017.csv"
einwohner <- read.csv(filename, sep=";", na.strings=c('','-')) %>%
  
  # Artefakte entfernen. Hurrga!
  select(-AA, -AB) %>%

  # Fehlende Daten werden herausgefiltert.
  filter(complete.cases(.)) %>%

  # Es lebe ASCII, UTF-8 und andere Unwägbarkeiten.  
  mutate(STADTTEIL = fct_collapse(STADTTEIL, 'Fürstenberg' = c('Fuerstenberg'))) %>%
  mutate(STADTTEIL = fct_collapse(STADTTEIL, 'Königsbau' = c('Koenigsbau'))) %>%
  
  # Einige Variablenamen etwas leiser stellen.
  rename(Stadtteil = STADTTEIL) %>%
  rename(Stadtviertel = STADTVIERTEL) %>%

  # Zusätzliches Merkmal: (Pseudo-) Verwaltungseinheit.
  mutate(Verwaltungseinheit = as.factor(ifelse(Stadtteil %in% vororte, 'Vorort', 'Stadt'))) %>%

  # Besserere Variablename (IMHO) in diesem Kontext.
  mutate(Stichtag = as.Date(Stand_Einwohner, "%d.%m.%Y")) %>%

  # Unbenötigte Einwohnerdaten entfernen.
  select(-EINW_HW_GESAMT, -EINW_HW_FRAUEN, -EINW_HW_DEUTSCH, -EINW_HW_AUSLAENDER) %>%
  
  # Altersklassen bilden.
  gather(key="Altersklasse", value="Anzahl", starts_with("EINW_HW")) %>%
  mutate(Altersklasse = factor(Altersklasse)) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, 'unter 18'='EINW_HW_unter18')) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, '18 bis unter 30'='EINW_HW_18_bis_unter_30')) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, '30 bis unter 40'='EINW_HW_30_bis_unter_40')) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, '40 bis unter 50'='EINW_HW_40_bis_unter_50')) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, '50 bis unter 60'='EINW_HW_50_bis_unter_60')) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, 'über 60'='EINW_HW_60_und_älter')) %>%

  group_by(Stadtteil, Verwaltungseinheit, Stichtag, Altersklasse) %>%
  summarize(Anzahl = sum(Anzahl))
  
# Anordnung der Alterklassenbezeichnungen anordnen.
einwohner$Altersklasse = factor(einwohner$Altersklasse,levels(einwohner$Altersklasse)[c(6,1:5)])

head(einwohner)

df <- einwohner %>% 
  ungroup() %>%
  filter(Stichtag==as.Date('31.12.2017','%d.%m.%Y') | Stichtag==as.Date('31.12.2010','%d.%m.%Y')) %>%
  filter(Verwaltungseinheit=='Stadt') %>%
  mutate(Stichtag = as.factor(Stichtag))
ggplot(df) + 
  geom_bar(aes(x=Altersklasse, y=Anzahl, fill=Stichtag), stat = "identity", position='dodge') + 
  facet_wrap(Stadtteil~., ncol=3) +
  coord_flip() + 
  labs(x='Altersklasse', y='Anzahl Einwohner', title='Einwohner nach Altersklasse (Konstanz Stadt)') +
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

df <- einwohner %>% 
  ungroup() %>%
  filter(Stichtag==as.Date('31.12.2017','%d.%m.%Y') | Stichtag==as.Date('31.12.2010','%d.%m.%Y')) %>%
  filter(Verwaltungseinheit=='Vorort') %>%
  mutate(Stichtag = as.factor(Stichtag))
ggplot(df) + 
  geom_bar(aes(x=Altersklasse, y=Anzahl, fill=Stichtag), stat = "identity", position='dodge') + 
  facet_wrap(Stadtteil~., ncol=3) +
  coord_flip() + 
  labs(x='Altersklasse', y='Anzahl Einwohner', title='Einwohner nach Altersklasse (Konstanz Vororte)') +
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

Kinderbetreuung

filename <- "input/Kinderbetreuung nach Stadtteile März 2017.csv"
kita <- read.csv(filename, sep=";", na.strings=c('','-')) %>%

  rename(Stadtteil = STADTTEIL) %>%
  gather(key="Altersklasse", value="Plätze", starts_with("KITA")) %>%
  mutate(Altersklasse = factor(Altersklasse)) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, 'unter 3'='KITA_unter3')) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, '3 - 6 bzw. Schuleintritt'='KITA_3bis6')) %>%
  mutate(Altersklasse = fct_recode(Altersklasse, 'Schulkinder'='KITA_SCHULKIND')) %>%

  # Fehlende Daten werden herausgefiltert.
  filter(complete.cases(.)) %>%
  
  # Dinge, die im aktuellen Kontext nicht gebraucht werden.
  select(-AGS, -Gemeinde, -Stand, -starts_with("FLAECHE"))

# Labels für die Wohnungsklassifizierung umsortieren.
kita$Altersklasse = factor(kita$Altersklasse,levels(kita$Altersklasse)[c(3,1,2)])

head(kita)

ggplot(kita) +
  geom_bar(aes(x=Altersklasse, y=Plätze, fill=Stadtteil), stat="Identity") +
  facet_wrap(Stadtteil~., ncol=3) +
  coord_flip() + 
  labs(x='Altersklasse', y='Anzahl Betreuungsplätze', title='Kinderbetreuungsplätze (März 2017)') +
  theme_bw() +
  theme(legend.position="bottom")

Anmietung/Rückgabe-Bilanz der Radstationen

konrad_und_tink <- rbind(konrad, tink) %>% 
  group_by(Name, Nummer, Vorgang) %>% 
  summarize(Anzahl=sum(Anzahl)) %>% 
  spread(Vorgang, Anzahl) %>%
  mutate(Bilanz = Rückgabe - Anmietung) %>%
  mutate(Vorgänge = Rückgabe + Anmietung) %>%
  arrange(Vorgänge) 
konrad_und_tink

# Die Anzahl der Anmietungen und Rückgaben.
sum(konrad_und_tink$Vorgänge)

## [1] 21201

# Es gibt mehr Anmietungen als Rückgaben!
sum(konrad_und_tink$Anmietung) - sum(konrad_und_tink$Rückgabe)

## [1] 41

# Die Hintergrundkarte auf die Stadt (= ohne Vororte) fokusieren.
bb <- getbb("Konstanz")
bb[1,1] <- 9.12
bb[1,2] <- 9.23
bb[2,2] <- 47.72
karte2 <- get_map(bb, maptype="terrain") 

df <- merge(rad.stationen, konrad_und_tink, by='Nummer')
ggmap(karte2) +
  geom_point(data=gebäude, aes(WGS84_X, WGS84_Y, color=Wohnungen), inherit.aes=FALSE, alpha=.15, size=3, na.rm=T) +
  scale_color_brewer(palette="YlOrRd") +
  geom_point(data=df, aes(Longitude, Latitude, fill=Bilanz, size=Vorgänge), inherit.aes=FALSE, alpha=1, shape=21) +
  scale_size(range = c(2, 15)) +
  scale_fill_gradient2(midpoint=0, low="red", mid="white", high="green", space ="Lab" ) +
  labs(title='Bilanz der Radstationen') +
  theme_void() +
  theme(legend.position='bottom', legend.box = "vertical") + 
  guides(color=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=4)))

Rechtliches

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