Prak03c: Gebäude und Energie Kanton BL

Veröffentlichungsdatum

Samstag, 18. Oktober 2025

Das kantonale Gebäude- und Wohnungsregister (kGWR) veröffentlicht monatlich im OGD-Portal sämtliche Gebäude im Kanton Basel-Landschaft (BL), die unter anderem die Wärmequelle für die Heizung sowie weitere Merkmale enthaltet.

Der vorliegende, vorbereitete Datensatz basiert auf dieser kGWR-Tabelle und umfasst die Energiequelle der Heizung von bestehenden Gebäuden mit ausschliesslicher Wohnnutzung. Ziel dieses Praktikums ist es, Trends bei den Energiequellen für die Heizung im Verlauf der Jahre zu ermitteln.

Das Ziel des Praktikums ist diese Darstellung zu reproduzieren:

Packages Laden

  1. Lade die scales und tidyverse Packages.

Daten Laden

  1. Lade die vorbereiteten Daten:
# gebaeude <- read_rds("data/ogd_gebaeude12160_clean.rds")

Daten erkunden

  1. Erkunde die Daten: Anzahl Zeilen und Spalten, Variable-Namen und -Typen (glimpse()).

  2. Wie viele verschiedene Gemeinden sind es (distinct oder count())?

# gebaeude |> ___(___)
# gebaeude |> ___(___)
  1. Wie viele Energiequellen der Heizung (energie_waermequelle_heizung_primaer_bezeichnung und energie_waermequelle_heizung_primaer_bezeichnung_gruppiert) sind es?
# gebaeude |> count(
#   ___,
#   ___,
#   sort = TRUE)

Daten transformieren

  1. Verwende das pipe und dplyr-Befehle um die folgenden Schritte einzusetzten:

    • select() - behalte nur folgende Spalten: baujahr_des_gebaeudes, gemeindename, gebaeudeflaeche, anzahl_geschosse, energie_waermequelle_heizung_primaer_bezeichnung_gruppiert
    • arrange- ordne die Daten nach Baujahr und Gemeinde
    • rename()- benenne energie_waermequelle_heizung_primaer_bezeichnung_gruppiert als “energie_quelle” und baujahr_des_gebaeudes als baujahr um
    • filter() - behalte nur Gebäude mit Baujahr ab 1960
    • mutate() - berechne die Gesamtfläche des Gebäudes (Fläche mal Anzahl der Stockwerke)
    • group_by() und summarise() - berechne die gesamte beheizte Fläche in BL-Gebäuden pro Jahr und Heizmethode
# gebaeude_transformiert <- gebaeude |>
#   # Spalten von Interesse behalten
#   select(___) |>
#
#   # Nach Baujahr und Gemeinde ordnen
#   arrange(___) |>
#
#   # Spalten umbenennen
#   rename(
#     baujahr = ___,
#     energie_quelle = ___) |>
#
#   # Gebäude mit Baujahr ab 1960
#   filter(baujahr > ___) |>
#
#   # Gesamtfläche des Gebäudes
#   mutate(flaeche = ___ * ___, .before = energie_quelle) |>
#
#   # Gesamte beheizte Fläche in BL-Gebäuden pro Jahr und Heizmethode
#   group_by(baujahr, energie_quelle) |>
#   summarise(total_flaeche = sum(___)) |>
#   mutate(anteil_flaeche = total_flaeche / sum(total_flaeche)) |>
#   ungroup()
oder `.by()` statt `group_by()` für den `summarise()` verwenden:
# gebaeude_transformiert <- gebaeude |>
#   # Spalten von Interesse behalten
#   select(___) |>
#
#   # Nach Baujahr und Gemeinde ordnen
#   arrange(___) |>
#
#   # Spalten umbenennen
#   rename(
#     baujahr = ___,
#     energie_quelle = ___) |>
#
#   # Gebäude mit Baujahr ab 1960
#   filter(baujahr > ___) |>
#
#   # Gesamtfläche des Gebäudes
#   mutate(flaeche = ___ * ___, .before = energie_quelle) |>
#
#   # Gesamte beheizte Fläche in BL-Gebäuden pro Jahr und Heizmethode
#   summarise(total_flaeche = sum(___), .by = c(baujahr, energie_quelle)) |>
#   mutate(anteil_flaeche = total_flaeche / sum(total_flaeche), .by = baujahr)

Daten visualisieren

  1. Erstelle ein Liniendiagramm (geom_line()), das die gesamte Gebäudefläche (total_flaeche) nach Energiequelle und Baujahr zeigt:
# gebaeude_transformiert |>
#   ggplot(aes(x = ___, y = ___, colour = ___)) +
#   ___(alpha = 0.4) +
#   geom_point(alpha = 0.4) +
#   geom_smooth(se = FALSE) +
#   labs(
#     title = "Totale Gebäudefläche pro Energiequelle und Baujahr ab 1960",
#     subtitle = "Kanton BL",
#     caption = "Quelle: https://data.bl.ch/explore/dataset/12160/table",
#     x = "Baujahr",
#     y = "Fläche (m2)",
#     colour = "Energiequelle"
#   ) +
#   theme_minimal()
  1. Erstelle ein Liniendiagramm (geom_line()), das den Anteil der Gebäudeflächen (anteil_flaeche) nach Energiequelle und Baujahr zeigt:
# gebaeude_transformiert |>
#   ggplot(aes(x = ___, y = ___, colour = ___)) +
#   ___(alpha = 0.4) +
#   geom_point(alpha = 0.4) +
#   geom_smooth(se = FALSE) +
#   labs(
#     title = "Anteil Gebäudefläche pro Energiequelle und Baujahr ab 1960",
#     subtitle = "Kanton BL",
#     caption = "Quelle: https://data.bl.ch/explore/dataset/12160/table",
#     x = "Baujahr",
#     y = "Anteil der gesamten Fläche"
#   ) +
#   theme_minimal() +
#   guides(colour = "none") +
#   scale_y_continuous(labels = scales::label_percent()) +
#   facet_wrap(~ energie_quelle)