R可视化 | 地理信息空间（上）
作者：张同学
来源：凹凸数据
第一版结果
1.1 地图的文件格式
shp数据结构：
1、分文件存储信息：
name.dbf name.shp name.shx
2、获取渠道
https://gadm.org/download_country_v3.html
3、导入工具
maptools rgdal
sf
json数据结构：
1、key-value形式的键值对结构
name.json
2、获取渠道
http://datav.aliyun.com/static/tools/atlas/
3、导入工具
rgdal
sf
个人使用下来的感受是阿里云的json文件使用起来会更加方便一点。
1.2 数据文件的读取
- rgdal库的readOGR（dsn, layer，stringsAsFactors，encoding=NULL……）函数
- 读入数据转换为sp数据模型
- sf库的st_read(dsn, layer, stringsAsFactors)函数
- 读入数据转换为sf数据模型
- dsn：读入的文件名
- layer：读入的层数（如果是多层地图的话）
- stringsAsFactors：是否将读入文件中的字符串数据转换为因子数据
- encoding：文件的编码格式
1.3 地理数据模型
- SP（SpatialPolygonsDataFrame）格式
- 数据描述层（data.frame）：名称、ID、编号、简写、IOS编码等
- 几何映射层（polygons）：每一个行政区的多边形边界点（按order排序、按group分组）
- 需要使用fortify函数将polygons数据转换为数据框格式。
- SF（Simple feature list column）格式
- 获取的是完整的数据框（ data.frame ）格式
- 将每一个行政区对于的几何分界点封装成一个list对象
个人使用比较多的是SF格式的数据模型。
1.4 总结
文件格式与函数方法关系图
1.5 上手实战
设计目的：进行地理文件的加载、数据转换及基础处理，将地理信息数据与业务数据的融合（sp与sf数据模型），添加地理标签，应用地理坐标轴，最终完成一个地理空间可视化的小demo。
1、从阿里地图下载省级地图，加载并实现地图可视化，在绘图前先做一些准备工作：
library("ggplot2")
library("rgdal")
library("sf")
library("sp")
library("ggthemes")
library('dplyr')
library("data.table") #fread函数用于读取CVS表格
library("ggrepel")
rm(list = ls())
gc()
setwd("D:/空间可视化与地理基础")#指定读取文件的路径
- 某省级地图的地图实现
#rgdal包读入：
gansu_map <- readOGR("甘肃省.json",stringsAsFactors=FALSE)
Encoding(gansu_map@data$name) <- 'UTF-8'
frame_data = gansu_map@data
#frame_polygon = gansu_map@polygons
frame_polygon = fortify(gansu_map)
ggplot(frame_polygon,aes(long,lat,group = group)) +geom_polygon(colour = 'white')
- 按市进行填充
division_data1 <- gansu_map@data
division_data1 <- mutate(division_data1,id = row.names(division_data1))
division_data1 <- division_data1[,c("id","name")] #行政区划层
#division_data <- china_map1@data %>% mutate(id = row.names(.)) %>% .[,c("id","NAME")] #行政区划层
polygons_data1 <- fortify(gansu_map) #地理信息边界点数据
polygons_data1 <- polygons_data1[,c(1,2,7,3,6)]
#polygons_data <- fortify(china_map1) %>% .[,c(1,2,7,3,6)]
division_data1$id <- as.numeric(division_data1$id)
polygons_data1$id <- as.numeric(polygons_data1$id)
final_mapdata1 <- left_join(polygons_data1,division_data1,by= 'id')
ggplot(final_mapdata1,aes(long,lat,group = group)) +
geom_polygon(aes(fill=name),colour = 'white')+
coord_map("polyconic")
运行效果如下：
- 添加市级的标签
ggplot() +
geom_polygon(data=final_mapdata1,aes(x=long,y=lat,group = group,fill=name),colour = 'white')+
geom_text_repel(data=frame_data,aes(x=centroid1,y=centroid2,label=name))+
coord_map("polyconic")
还有优化版哦！
见明天续集
参考资料
[1]
张杰.《R语言数据可视化之美-专业图表绘制指南(增强版)》第11章 地理空间型图表: https://www.cnblogs.com/zzj420133722/p/13789195.html
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原始发表：2020-10-12，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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