R语言数据地图——美国地图

之前有过一段时间,特别热衷于数据地图,也分享很多篇关于地图制作的教程(涉及到各种作图软件),但大多是整理拼凑,自己发挥的不多。

最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少,但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。

书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维,通过图层叠加、分组填色、空间映射,让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。

今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码,同样是我们之前分享世界地图、中国地图时的代码(局部地方有小改动)。

之前迟迟没有找到好用的美国全境的地理信息数据,最近终于在某网站上找到了。(虽然R语言的Map包中存有可以用的美国地图,但是自己还是喜欢用自定义方式来做)。

平台环境:

R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0

关于包的安装及加载更新问题,昨天的教程已经讲得很清楚了。

以下是代码步骤:

1、加载代码运行所需的环境包

library(ggplot2)

library(plyr)

library("maptools")

2、读取并转化美国各州地理信息数据(该数据会共享在魔方学院的QQ群里)

American_map <-readShapePoly("C:/rstudy/USA_map/STATES.SHP") #将地理信息数据导入R环境

x <- American_map@data #读取行政信息

xs <- data.frame(x,id=seq(0:50)-1) #共51个形状

American_map1 <- fortify(American_map) #转化为数据框

American_map_data <- join(American_map1, xs, type = "full") #合并两个数据框

3、读取业务指标数据(该文件也会打包分享)

该数据文件是.CSV格式的,可以用excel直接打开替换指标数据即可,然后另存为.CSV格式。

mydata <- read.csv("C:/rstudy/USA_map/USA_data.csv")#读取业务指标数据,csv格式

4、将地理数据与业务指标数据合并为作图数据(数据框)

American_data <- join(American_map_data, mydata, type="full") #合并两个数据框

5、地图映射代码(ggplot2包所支持的ggplot函数,感兴趣可以自行探索,若不感兴趣,直接忽略跑代码即可)。

ggplot(American_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill = Sale)) +

geom_polygon(colour="grey40") +

scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") + #指定渐变填充色,可使用RGB

coord_map("polyconic") + #指定投影方式为polyconic,获得常见视角美国地图,如要获得平面视角地图,此句可省略

theme( #清除不需要的元素

panel.grid = element_blank(),

panel.background = element_blank(),

axis.text = element_blank(),

axis.ticks = element_blank(),

axis.title = element_blank(),

legend.position = c(0.1,0.3)

)

带空间投影方式的美国地图全境:

以下是删除coord_map("polyconic")字句后的地图映射效果:

其中填充的颜色渐变可以通过scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue")参数修改;

各州区域轮郭线可以通过geom_polygon(colour="grey40")参数修改;

填充数据指标可以通过fill = Sale参数修改;

由于美国州较多,州名不便全部标出,所以以上不含各州标签。

原文发布于微信公众号 - 数据小魔方(datamofang)

原文发表时间:2016-09-13

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏Python攻城狮

从数据角度探究《前任3》为什么这么火爆

豆瓣上8万多人只打出了5.8的评分,其中1星-3星占比72.6%,那么问题来了,在绝大多数豆瓣粉丝都认为是“烂片”的情况下,究竟是什么让《前任3》票房意外火爆呢...

882
来自专栏机器人网

基于嵌入式Linux的移动机器人控制系统

随着科学技术的发展和社会的需要,移动机器人技术得到了迅速发展,正在渗透到各行各业中,使人们的生活更加便利。现今以单片机为核心的移动机器人存在处理数据量有限、控制...

4585
来自专栏瓜大三哥

FPGA内部资源介绍

2892
来自专栏FreeBuf

ModSecurity技巧:使用ssdeep检测Webshell

最新版本的ModSecurity增加了ssdeep检测webshell的接口,于是猛地回忆起搞客户端安全(游戏安全)的时候买过一本书《恶意软件分析诀窍与工具箱-...

3568
来自专栏数据科学与人工智能

【Python环境】Python可视化工具综述

简介 在Python的世界里,可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性,决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例,并说明如...

40610
来自专栏Data Analysis & Viz

图表太丑怎么破,ECharts神器带你飞!

在本专栏或文集中,我曾多次使用ECharts绘制图表、进行可视化,也渐渐积累了30多个实例,本文对此前用过的所有图表和代码进行整理并分享,以给想绘制精美图表的人...

4042
来自专栏量子位

用深度神经网络修复H漫:看完这篇你就能眼中无码

AI“脑补”能力一流,现在甚至已经能画出艺术品。热爱H漫的死宅们灵光一闪,AI是否也可以把马赛克阻挡的内容也画出来呢?

2305
来自专栏FreeBuf

看我如何基于Python;Facepp打造智能监控系统

由于种种原因,最近想亲自做一个基于python&facepp打造的智能监控系统。 0x00:萌芽 1:暑假在家很无聊 想出去玩,找不到人。玩个lol(已卸载),...

5155
来自专栏小樱的经验随笔

Codeforces Round #423 (Div. 2, rated, based on VK Cup Finals)爆零记

昨晚一个瓜皮说今晚有cf,听说是晚间场,我瞅了一眼,娃,VK Cup,上分的好机会,看着比赛时间就有点心酸了,0:35,当时一直在纠结要不要打的问题,当时想着应...

2504
来自专栏linux驱动个人学习

GPU与CPU的区别

1573

扫码关注云+社区