R-ggplot2 空间绘图 - 房价气泡图的绘制

DataCharm

发布于 2021-02-22 12:07:42

1.3K0

发布于 2021-02-22 12:07:42

目前计划推出基础图表的绘制教程推文(会同时推出R和Python两个版本)，原因在于有时苦苦找不到数据，不仅导致想绘制的图表完成不了，而且也白白浪费了时间，再者也有小伙伴私信要求多些基础教程的推文，当然，如果遇到喜欢的图表我也会进行仿制和再现的。

上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程，本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作，主要涉及的知识点如下：

geojsonio包对geojson数据格式读取
ggplot2 可视化展示
openxlsx 实现R灵活读取excel文件
ggtext包实现文本定制化操作

geojsonio包对geojson数据格式读取

这里使用的数据和上期推文的数据一样，读取geojson格式文件的代码如下：

HK <- geojson_read("香港特别行政区.json",what='sp')

即可实现R语言对geojson格式地图文件的读取。更多详细教程内容可以参考geojsonio官网。在读取完之后使用broom 包的tidy()方法进行数据灵活整理，代码如下：

library(broom)
HK_fortified <- tidy(HK)
HK_fortified

结果如下(部分)：

转换成这样的数据格式后，我们就可以使用ggplot2 进行可视化绘制。

ggplot2 可视化绘制

简单绘制

我们只是对处理过的数据进行简单的绘制，代码如下：

# Plot it
library(ggplot2)

HK_map <- ggplot() +
  geom_polygon(data = HK_fortified, aes( x = long, y = lat, group = group), fill="#69b3a2", color="gray80") +
  theme_void() +
  coord_map()+
  labs(x = NULL, y = NULL,
         title = "ggplot2 + geojsonio map make",
         caption = "Visualization by DataCharm")
HK_map

可视化结果如下：

添加读取文本标签

这里我们读取带有经纬度信息的地区文本文件(csv格式)进行文本图层的添加，文本数据预览如下(部分)：

这里使用了ggrepel包进行文本图层的添加，可有效避免文本重叠的问题。代码如下:

# Plot it
library(ggplot2)
library(ggrepel)
HK_map <- ggplot() +
  geom_polygon(data = HK_fortified, aes( x = long, y = lat, group = group), fill="#69b3a2", color="gray80") +
  geom_text_repel(data = name,aes(x = long,y = lat,label=label),size=4)+
  theme_void() +
  coord_map()+
  labs(x = NULL, y = NULL,
         title = "ggplot2 + geojsonio map make",
         caption = "Visualization by DataCharm")
HK_map

可视化结果如下：

散点图层添加

同样，我们使用上篇推文中的房价数据，这里的数据为xlsx 格式数据，我们需使用openxlsx 包进行excel文件数据的方便读取，代码如下：

library(openxlsx) #读取Excel 文件包

scatter <- "hk_data_select.xlsx"
scatter_df <- read.xlsx(scatter)
head(scatter_df)

部分结果如下：

接下来我们进行点图层的添加，绘图代码如下：

# Plot it
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(ggtext)
HK_map <- ggplot() +
  geom_polygon(data = HK_fortified, aes( x = long, y = lat, group = group), fill="#69b3a2", color="gray80") +
  geom_text_repel(data = name,aes(x = long,y = lat,label=label),size=4)+
  geom_point(data = scatter_df,aes(x = lon,y = lat,size=实用单价),color="#FFEB3B",alpha=.4)+
  theme_void() +
  coord_map()+
  labs(x = NULL, y = NULL,
         title = "ggplot2 + geojsonio map make",
         caption = "Visualization by DataCharm")
HK_map

可视化结果：

定制化设置

以上的代码将主要的绘图结果绘制出来，这部分要做的就是将图表进行美化处理：如配色、图例等绘图元素的定制化设置。主要代码如下：

# Plot it
library(tidyverse)
library(ggrepel)
library(ggplot2)
library(ggtext)
library(dplyr)

extrafont::loadfonts()

scatter_breaks <- c(6000,10000,15000,20000,40000,80000)
HK_map <- ggplot() +
  geom_polygon(data = HK_fortified, aes( x = long, y = lat, group = group), fill="#170000", color="gray20",
              size=.5) + 
  geom_point(data = scatter_df,aes(x=lon,y=lat,size=实用单价),colour='#BA1717')+
  geom_text_repel(data = name,aes(x = long,y = lat,label=label),size=4,color='#0DCFE3',
                  family = 'kaiti')+
 # 对点图例进行定制化设置 
  scale_size_continuous(breaks = scatter_breaks,name = '实用单价',limits =c(6000,1000000),
                       guide = guide_legend(
                                            direction = "horizontal",
                                            title.position = "left",
                                            label.position = "bottom",
                                            nrow=1))+
  labs( 
        title = "香港在售二手房分布图",
        subtitle="数据来源: <span style='color:#008354'>菜J学Python</span>",
        caption = "Visualization by <span style='color:#DD6449'>DataCharm</span>")+
  theme_void() +
  coord_map()+
  #对绘图主题进行设置
  theme(
      plot.title = element_text(hjust = 0.5,vjust = .5, color = "white", 
                             size = 20, margin = margin(t = 4, b = 2)),
      text = element_text(family = 'kaiti',color = "white"),
      plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0.5,vjust = .5,size=12,color = "white"),
      plot.caption = element_markdown(color = "white",face = 'bold',size = 10),
      legend.title = element_text(size = 10),
      plot.background = element_rect(fill = "black"),
      legend.position = c("bottom")
  
   )

HK_map

可视化结果如下：

ggtext 实现文本同行不同颜色设置

对一行文本不同颜色、粗细等文本属性的设置，ggtext包可以轻松实现(这个在Python中目前还无法高效实现)，这里我们只放出相应的代码，如下：

#导入ggtext包
library(ggtext)

#需要定制文本的地方
labs( 
        title = "香港在售二手房分布图",
        subtitle="数据来源: <span style='color:#008354'>菜J学Python</span>",
        caption = "Visualization by <span style='color:#DD6449'>DataCharm</span>")+

#对绘图主题进行设置：需使用 element_markdown() 对其进行设置，和element_text()语法几乎一样
  theme(
      plot.title = element_text(hjust = 0.5,vjust = .5, color = "white", 
                             size = 20, margin = margin(t = 4, b = 2)),
      text = element_text(family = 'kaiti',color = "white"),
      plot.subtitle = element_markdown(hjust = 0.5,vjust = .5,size=12,color = "white"),
      plot.caption = element_markdown(color = "white",face = 'bold',size = 10),
      legend.title = element_text(size = 10),
      plot.background = element_rect(fill = "black"),
      legend.position = c("bottom")
  
   )

总结

本期推文介绍了使用ggplot2、geojsonio、ggrepel和ggtext 等包进行空间图表绘制，完整代码不是很多，但涉及的知识点较多，希望大家可以掌握。另外，ggplot2绘制定制化的图表真的很方便，大家可以结合自己喜好学习适合自己的工具。

本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。

原始发表：2020-11-25，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

grep

python

本文分享自 DataCharm 微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

grep

python

登录后参与评论

0 条评论

热度