hc2_demo.R

# demo: scraping

library(httr)
r = GET('https://opendata.cbs.nl/ODataApi/odata/85275NED/UntypedDataSet')
r$status_code
content(r, as="text") |> str_sub(end=500) |> cat()
d = content(r, as="parsed") |> as_tibble()

# demo: cbs data

# zie: https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/nl/dataset/70072ned/table
kerncijfers = cbs_get_data("70072ned", RegioS=has_substring("GM"), Perioden="2020JJ00") 
colnames(kerncijfers)
d = kerncijfers |> select(statcode=RegioS, 
                      inkomen=ParticuliereHuishoudensExclStudenten_122,
                      vermogen=ParticuliereHuishoudensExclStudenten_132,
                      woning=WoningbezitEigenWoning_140,
                      populatie=TotaleBevolking_1) |>
  mutate(woningperc=woning/vermogen) 

ggplot(d, aes(x=inkomen, y=vermogen)) + geom_point()

# Demo: join aan metadata

meta = cbs_get_meta("70072ned")
regios = meta$RegioS |> select(statcode=Key, gemeente=Title) |> as_tibble()
inner_join(d, regios)

# demo: map data

library(sf)
map = st_read("https://geodata.nationaalgeoregister.nl/cbsgebiedsindelingen/wfs?request=GetFeature&service=WFS&version=2.0.0&typeName=cbs_gemeente_2020_gegeneraliseerd&outputFormat=json")
head(map)
ggplot(map) + geom_sf() + theme_minimal()


# demo: join en map

inner_join(map, d) |>
  ggplot() + geom_sf(aes(fill=inkomen)) + theme_minimal()