Eksperymentowałem z technikami mapowania choropleth w R, czerpiąc korzyści z ggplot2 do tworzenia pięknych wykresów w potężnym pakiecie analizy danych.
Jeśli chodzi o mapowanie, nie udało mi się uzyskać wyników porównywalnych z tymi, które rutynowo otrzymuję z QGIS. Wykorzystując dane o przepływie w Sheffield (w pełni powtarzalnych danych i .qgs złożyć tutaj ), QGIS łatwo wytwarzać, co następuje:
Najlepsze, jakie mogłem stworzyć przy użyciu R (używając kodu opisanego tutaj ), to dwie mapy, pierwsza przy użyciu GISTools, druga przy użyciu ggplot2:
Dla mnie opcja ggplot2 wydaje się o wiele bardziej atrakcyjna, gdybym tylko mogła rozwiązać problem z wadliwymi liniami (prawdopodobnie problem z poleceniem fortify () lub brak odczytu w plikach kształtu za pomocą opisanego tutaj readOGR ()) .
Pytanie jest więc 2-krotnie: czy opcja ggplot2 jest najlepszym rozwiązaniem do mapowania choropleth w R, a jeśli tak, to w jaki sposób mogę rozwiązać problem wadliwych białych linii?
Replikowalny kod, aby dowiedzieć się, co zrobiłem, jest tutaj .
Edycja - Od kiedy opcja wyjścia choropleth () jest bardziej atrakcyjna:
Brzydotę tej opcji można zmniejszyć, eksportując w wyższej rozdzielczości i usuwając legendę ( dostępne są inne legendy R. ). Wciąż nie udało się zmienić grubości linii, ale jest coraz lepiej! Czerwone linie oznaczają przepływy do stref zatrudniających> 5000 osób.
źródło
Odpowiedzi:
Istnieje kilka świetnych zasobów na ten właśnie bardzo interesujący temat, w tym:
Z obrotów:
Choropleth Map R Challenge
Wyniki wyzwania Choropleth
Ze stosu Overflow.se:
Opracowywanie geograficznych map tematycznych za pomocą R.
Istnieją doskonałe przykłady map choropleth i związanych z nimi kodów R, w tym mojej ulubionej (tj. Załączonej mapy) za pomocą ggplot2. Wstawienie własnego zestawu danych do jednego z przykładów skryptu powinno być stosunkowo proste.
Kod R tej mapy dostępny z To jest zielony pokój
źródło