ArcGIS Online でテーブルをフィーチャ レイヤーに結合する

ビデオ

このチュートリアルは、ビデオでも利用できます。

Play Video

Join a table to a feature layer in ArcGIS Online video

Web マップへの .csv ファイルの追加

はじめに、マップを ArcGIS Online で開き、インドの州と連邦直轄領のフィーチャ レイヤーを確認します。 次に、PHC の .csv ファイルをダウンロードしてマップにテーブル レイヤーとして追加します。

  1. India States and Union Territories Web マップを開きます。
  2. ArcGIS の組織アカウントにサイン インします。
    注意:

    組織アカウントがない場合は、ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください。

    インドのマップが表示されます。

    インドの州と連邦直轄領のマップ

  3. [コンテンツ] (暗い背景の) ツールバーにある [レイヤー] ボタンをクリックします。

    コンテンツ ツールバーのレイヤー ボタン

    [レイヤー] ウィンドウが表示されます。 マップには [India State Boundaries] というフィーチャ レイヤーが 1 つあります。 空間情報 (マップに表示される州の形状と位置) と表形式の情報 (属性テーブル) の両方がフィーチャ レイヤーにあります。 次に、.csv ファイルをテーブル レイヤーとして追加します。 テーブル レイヤーは非空間であるため、表形式の情報しかありません。

  4. PHCs.csv ファイルをダウンロードします。

    インドの都市部と農村部の PHC の数に関する情報がこのファイルには含まれています。 PHC は小さな診療所で、インドの公衆衛生システムの最も基本的な単位です。

  5. [レイヤー] ウィンドウで、[追加] の横にあるドロップダウン矢印をクリックします。 [ファイルからのレイヤーの追加] をクリックします。

    レイヤー ウィンドウのファイルからのレイヤーの追加

  6. [PHCs.csv] ファイルを [レイヤーの追加] ウィンドウにドラッグします。
    ヒント:

    あるいは、[お使いのデバイス] をクリックし、.csv ファイルを参照します。

  7. [このファイルをどのように追加しますか？] で [ホスト フィーチャ レイヤーを作成してマップに追加します] を選択します。

    緯度と経度のフィールドがあるテーブルでのみ、他のオプションを使用できます。

  8. [次へ] をクリックします。

    5 つのフィールドが一覧表示されます。 各フィールドは .csv ファイルの列ヘッダーと一致しています。

    フィールド テーブル

  9. [次へ] をクリックします。

    住所か場所の名前を使用してデータの位置情報を定義するオプションが次のページにあります。 代わりに、データを非空間テーブル レイヤーとして追加します。

  10. [位置情報の設定] で、[なし] が選択されていることを確認します。

    なしに設定されている位置情報の設定。

    注意:

    [住所または場所の名前] を選択して [State / UT] フィールドを使用することでデータをジオコードできます。ただし、この方法ではポイント レイヤーが作成されるため、マップでは州の境界があるポリゴン レイヤーが必要になります。

    テーブルをジオコードする方法については、チュートリアル「歴史的な場所のリストをマップに変換する」で学習できます。

  11. [次へ] をクリックします。
  12. [タイトル] に「PHCs」と入力し、自分の名前またはイニシャルを付加します (たとえば、「PHCs 自分の名前」)。
    注意:

    ArcGIS 組織に同じ名前で 2 つのレイヤーを作成することはできません。 レイヤー名にユーザーのイニシャルを追加すると、組織の他のユーザーもこのチュートリアルを完了することができます。 レイヤーが作成されたら、マップ内で名前を変更してイニシャルを削除できます。基になるデータ レイヤーの名前には影響しません。

  13. [サマリー] に「Rural and urban Primary Health Centres (PHCs) in each state or union territory in India」と入力します。
  14. [作成してマップに追加] をクリックします。

    インドのマップが再び表示されます。

  15. [コンテンツ] ツールバーの [テーブル] ボタンをクリックします。

    [PHCs] テーブルが [テーブル] ウィンドウに表示されます。

    テーブル ウィンドウ

  16. [テーブル] ウィンドウで [PHCs] をクリックしてテーブルを開きます。 データが正しくインポートされていることをテーブルの内容から確認します。 5 つのフィールド (列) と 37 個のレコード (行) があるはずです。

    PHCs テーブル

フィーチャ レイヤーへのテーブルの結合

次に、[フィーチャの結合] 解析ツールを使用してテーブル レイヤーをフィーチャ レイヤーに結合します。 [India State Boundaries] レイヤーと同じ形状、[India State Boundaries] レイヤーおよび [PHCs] レイヤーの両方と同じ属性がある新しいフィーチャ レイヤーが生成されます。

まず、両方のレイヤーに共通するフィールドを見つけます。 これを使用してテーブル レイヤーの該当する行をフィーチャ レイヤーの該当するフィーチャにリンクします。

  1. マップで任意のオレンジのエリアをクリックします。

    ポップアップが表示され、レイヤーのフィールドが一覧表示されます。 [名前] フィールドには各州または連邦直轄領の名前があります。 このフィールドは [PHCs] テーブルの [State / UT] フィールドと一致しています。

    ポップアップの名前フィールドとテーブルの State / UT フィールド

    [名前] フィールドと [State / UT] フィールドを使用して 2 つのレイヤーを結合します。

  2. ポップアップとテーブルを閉じます。

    次に、[フィーチャの結合] 解析ツールを開きます。

  3. [設定] (明るい背景の) ツールバーの [解析] ボタンをクリックします。

    設定ツールバーの解析ボタン

    注意:

    [解析] ボタンが Map Viewer に表示されない場合は、ArcGIS 管理者に問い合わせてください。 解析の実行に必要な権限がない可能性があります。

    空間解析のライセンス要件の詳細をご参照ください。

  4. [分析] ウィンドウで [ツール] をクリックします。
  5. [データの集約] で [フィーチャの結合] をクリックします。

    フィーチャの結合ツール

  6. [ターゲット レイヤー] で [レイヤー] をクリックし、[India State Boundaries] を選択します。

    これが結合されるフィールドを受け取るレイヤーです。

  7. [結合レイヤー] で [PHCs] を選択します。

    これが結合されるフィールドを提供するレイヤーです。

    入力フィーチャ

  8. [結合の設定] で次のパラメーターを設定します。
    • [属性リレーションシップの使用] が有効になっていることを確認します。
    • [ターゲット フィールド] で、[Name] を選択します。
    • [結合フィールド] で、[State / UT] を選択します。

    ターゲット フィールドと結合フィールド

    結合操作で結合できるのは、[名前] 属性と [State / UT] 属性が一致するレコードだけです。

  9. 次のパラメーターを設定します。
    • [結合方法] で [1 対 1 の結合] が選択されていることを確認します。
    • [複数一致レコード] で [最初に一致するレコードのみを保持] を選択します。
    • [結合の種類] で [内部結合] を選択します。

    フィーチャの結合設定

    [結合の種類] を [内部結合] に設定すると、正常に一致していないフィーチャが新しいレイヤーに含まれません。 こうすることで、結合操作が完全に成功したかどうかが簡単にわかるようになります。

    注意:

    [フィーチャの結合] ツールのすべての設定の詳細については、ドキュメントをご参照ください。

  10. [出力名] に「PHCs Join」と入力して名前かイニシャルを付加します。
  11. [クレジットの推定] をクリックします。

    結合操作では 0.073 クレジット使用します。 クレジットの数はフィーチャの数に基づきます。

    推定クレジット

  12. [実行] をクリックします。
  13. [フィーチャの結合] ウィンドウの上部で [履歴] タブをクリックします。

    履歴ウィンドウ

    ツールのステータスがここに表示されます。

    ツールが完了すると、出力がマップ上に表示されます。 3 つのフィーチャが不足しています。

テーブルの編集

不足しているフィーチャをマップ上で確認します。 次に、それらの州または連邦直轄領を [PHCs] テーブルで見つけ、フィーチャ レイヤーと結合されなかった理由を確認します。 フィーチャ レイヤーと一致するようにテーブル レイヤーを編集し、2 つを正しく結合できるようにします。

  1. マップ上で、オレンジの各エリアをクリックし、結合されなかった州または連邦直轄領の名前を見つけます。

    マップ上で不足しているフィーチャ

    不足しているフィーチャは [Ladakh]、[NCT of Delhi] (デリー連邦直轄地)、[Dadra & Nagar Haveli & Daman & Diu] (西海岸のナーシクの近く) です。 これらのフィーチャが結合されなかった理由として最も可能性が高いのは、2 つのレイヤーでスペルが異なる点です。

  2. ポップアップを閉じます。
  3. [テーブル] ウィンドウで [PHCs] をクリックしてテーブルを開きます。
  4. テーブルで行 [34] まで下にスクロールします。

    このレコードを正常に結合するには、[Delhi] と [NCT of Delhi] どちらかのスペルを変更する必要があります。 フィーチャ レイヤーに対する編集権限がないため、テーブル レイヤーを編集します。

  5. テーブルで [Delhi] をダブルクリックして「NCT of Delhi」と入力します。 Enter キーを押します。

    テーブルで Delhi が NCT of Delhi に変更されました。

    行 [32] と [33] は [Dadra & Nagar Haveli] と [Daman & Diu] の連邦直轄領です。

    テーブルの行 32 と 33

    これら 2 つの連邦直轄領は 2020 年に統合されました。テーブル レイヤーに 2 つのレコードがあり、フィーチャ レイヤーには 1 つしかないのはこのためです。

  6. 行 [32] と [33] の [State / UT] 列に「Dadra & Nagar Haveli & Daman & Diu」と入力します。

    Dadra & Nagar Haveli & Daman & Diu に変更された行 32 と 33。

    結合した出力では、Dadra & Nagar Haveli & Daman & Diu の新しい PHC 数を作成するために、一緒に追加される行 [32] と [33] の数値が必要です。 必要な新しい値は 13 ([Rural PHCs])、2 ([Urban PHCs])、15 ([Total PHCs]) です。 [Rural PHCs]、[Urban PHCs]、[Total PHCs] の各フィールドは編集不要です。 [フィーチャの結合] ツールで自動的に集計できます。

  7. テーブルのヘッダーで、[State / UT] の横にある [オプション] ボタン、[昇順で並べ替え] の順にクリックします。

    テーブルの昇順で並べ替えオプション

    テーブルをスクロールして Ladakh の行を見つけます。 この行は不足しています。 Ladakh で利用できる PHC データがありません。

  8. テーブルを閉じます。

結合の再実行

編集したテーブル レイヤーに対して [フィーチャの結合] ツールを再度実行します。 ツールのパラメーターである [複数一致レコード] と [結合の種類] を変更します。

  1. [履歴] ウィンドウの [フィーチャの結合] の横で、オプション ボタン、[ツールを開く] の順にクリックします。

    履歴ウィンドウのツールを開くオプション

    [フィーチャの結合] ツールが再度表示されます。 以前に選択したパラメーターがあらかじめ設定されています。

  2. ウィンドウを下方向に半分までスクロールします。 [複数一致レコード] で [フィールド統計の計算] を選択します。

    これで、同じフィーチャ ([Dadra & Nagar Haveli & Daman & Diu]) と一致する 2 つのレコードがテーブル レイヤーにできました。 最初のレコードと一致させる代わりに、両方のレコードから数値を集計します。 次に、集計するフィールドと集計方法をツールで指定します。

  3. [フィールド統計情報] で [フィールド] ボタンをクリックします。

    [フィールド] ボタン

  4. [フィールドの追加] ウィンドウで 3 つすべてのフィールド ([Rural PHCs]、[Total PHCs]、[Urban PHCs]) を選択し、[完了] をクリックします。

    3 つのフィールドが [フィーチャの結合] ウィンドウに追加されます。

  5. 各フィールド カードで [合計値] が選択されていることを確認します。

    合計値に設定されている 3 つのフィールド。

    州の名前がすべて一致していることがわかったので、[結合の種類] を変更します。 前回は一致するレコードのみを保持したため、不足しているものがわかりました。 今回はすべてのレコードを保持するため、PHC データがなくても Ladakh はマップに表示されます。

  6. [結合の種類] で [左結合] を選択します。

    左結合

  7. [出力名] に「PHCs per state or union territory」と入力して名前かイニシャルを付加します。

    ツールでは前回同様 0.073 クレジットを使用します。

  8. [実行] をクリックします。
  9. [コンテンツ] ツールバーにある [レイヤー] ボタンをクリックします。
  10. [レイヤー] ウィンドウの [PHCs Join] レイヤーで [オプション] ボタンをクリックします。 [削除] をクリックします。

    PHCs Join レイヤーの削除オプション

  11. ツールが完了したら、Mumbai の北にある Dadra & Nagar Haveli & Daman & Diu 連邦直轄領を拡大してクリックします。

    Dadra & Nagar Haveli & Daman & Diu ポップアップ

    ポップアップでは最後の 3 つのフィールドに以下の値が表示されます。

    Sum Rural_PHCs13

    Sum Total_PHCs

    15

    Sum Urban_PHCs

    2

    これらは、Dadra & Nagar Haveli と Daman & Diu の値をまとめて追加することで想定される正しい値です。

  12. ポップアップを閉じます。 インド全土が表示されるまで縮小します。

結合されたデータを使用したマップのスタイル設定

最後に、結合されたレイヤーを使用してマップ上の PHC の数を視覚化します。

  1. [設定] ツールバーの [スタイル] ボタンをクリックします。
    注意:

    [スタイル] ボタンが利用できない場合は、[レイヤー] ウィンドウで [PHCs per state or union territory] をクリックします。 [スタイル] ボタンは、レイヤーの選択時のみ使用できます。

  2. [スタイル] ウィンドウの [フィールド] ボタンをクリックします。

    スタイル ウィンドウのフィールド ボタン

  3. [フィールドの追加] ウィンドウで [Sum Rural_PHCs] と [Sum Urban_PHCs] をクリックします。 [追加] をクリックします。
  4. [スタイルの選択] で下にスクロールして [チャートおよびサイズ] をクリックします。

    チャートおよびサイズ スタイル

  5. [完了] をクリックします。

    これで、PHCs.csv テーブルのデータがマップ上で視覚化されました。 デリーとチャンディーガルを除き、すべての州と連邦直轄領で都市部より農村部の方が PHC の数が多いことがわかります。

    完成したインドの PHC マップ

  6. [コンテンツ] ツールバーで [保存して開く] をクリックします。 [名前を付けて保存] をクリックします。
  7. [マップの保存] ウィンドウの [タイトル] に「PHCs per state or union territory」と入力します。 [サマリー] に「Rural and urban Primary Health Centres (PHCs) in each state or union territory in India」と入力します。
  8. [保存] をクリックします。

    解析履歴がマップに保存されます。 後で、[フィーチャの結合] ツールを実行するたびに使用したパラメーターを確認できます。

このチュートリアルでは、[フィーチャの結合] ツールを使用してマップにテーブル データを表示する方法を学習しました。 ツールを実行して結果を確認しました。 テーブル レイヤーを編集してフィーチャ レイヤーとの一致度を上げ、ツールを再度実行しました。 内部結合と左結合の違い、一致するレコードの集計方法について学習しました。

他のチュートリアルについては、チュートリアル ギャラリーをご覧ください。