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因此,我正在尝试根据自定义变量创建带有边界的佛罗里达县级 map 。我在此处包含了我正在尝试创建的旧版 map
从本质上讲,该 map 显示了佛罗里达州各县的区域分割,媒体市场用粗体黑线边框勾勒。我能够很容易地绘制区域。我希望添加的是在媒体市场变量“MMarket”定义的区域之外的更粗的黑线边框,类似于上面显示的 map 。填充变量将为 Region,媒体市场边界轮廓将使用 MMarket 定义。以下是读取和强化数据的方式:
#read in data
fl_data <- read_csv("Data for Mapping.csv")
#read in shapefiles
flcounties1 <- readOGR(dsn =".",layer = "Florida Counties")
#Fortify based on county name
counties.points <- fortify(flcounties1, region = "NAME")
counties.points$id <- toupper(counties.points$id)
#Merge plotting data and geospatial dataframe
merged <- merge(counties.points, merged_data, by.x="id", by.y="County", all.x=TRUE)
fl_data
对象包含要映射的数据(包括媒体市场变量),并将 shapefile 数据读入
flcounties1
。这是我正在使用的合并数据框的示例:
head(merged %>% select(id:group, Region, MMarket))
id long lat order hole piece group Region MMarket
1 ALACHUA -82.65855 29.83014 1 FALSE 1 Alachua.1 Panhandle Gainesville
2 ALACHUA -82.65551 29.82969 2 FALSE 1 Alachua.1 Panhandle Gainesville
3 ALACHUA -82.65456 29.82905 3 FALSE 1 Alachua.1 Panhandle Gainesville
4 ALACHUA -82.65367 29.82694 4 FALSE 1 Alachua.1 Panhandle Gainesville
5 ALACHUA -82.65211 29.82563 5 FALSE 1 Alachua.1 Panhandle Gainesville
6 ALACHUA -82.64915 29.82648 6 FALSE 1 Alachua.1 Panhandle Gainesville
ggplot() +
# county polygons
geom_polygon(data = merged, aes(fill = Region,
x = long,
y = lat,
group = group)) +
# county outline
geom_path(data = merged, aes(x = long, y = lat, group = group),
color = "black", size = 1) +
coord_equal() +
# add the previously defined basic theme
theme_map() +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Florida: Regions by County") +
scale_fill_brewer(palette = "Set3",
direction = 1,
drop = FALSE,
guide = guide_legend(direction = "vertical",
title.hjust = 0,
title.vjust = 1,
barheight = 30,
label.position = "right",
reverse = T,
label.hjust = 0))
最佳答案
如果您想进入 sf
,这里有一个快速示例与 ggplot2::geom_sf
.由于我没有您的 shapefile,我只是使用 tigris
下载康涅狄格州的县分割 shapefile ,然后将其转换为简单的 features 对象。
更新说明:随着 sf
的更新版本,一些事情似乎发生了变化。 ,这样你现在应该只用 summarise
将城镇合并为县。 .
# download the shapefile I'll work with
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(sf)
ct_sf <- tigris::county_subdivisions(state = "09", cb = T, class = "sf")
ggplot
和
geom_sf
:
ggplot(ct_sf) +
geom_sf(fill = "gray95", color = "gray50", size = 0.5) +
# these 2 lines just clean up appearance
theme_void() +
coord_sf(ndiscr = F)
summarise
没有功能为您提供了几个功能的结合。我将根据县 FIPS 代码(即
COUNTYFP
)来联合城镇。柱子。
sf
函数适合
dplyr
管道,这太棒了。
ct_sf %>%
group_by(COUNTYFP) %>%
summarise()
sf
对象所有城镇都已合并到他们的县。我可以将这两者结合起来得到第一个城镇的 map
geom_sf
层,并在第二层中即时对县进行联合:
ggplot(ct_sf) +
geom_sf(fill = "gray95", color = "gray50", size = 0.5) +
geom_sf(fill = "transparent", color = "gray20", size = 1,
data = . %>% group_by(COUNTYFP) %>% summarise()) +
theme_void() +
coord_sf(ndiscr = F)
fortify
!
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