r - sf LINESTRING 的颜色部分(按变量)

Question

我想使用带有 ggplot 和 geom_sf 的变量为 sf LINESTRING 的不同部分着色。我可以使用 geom_path 做类似的事情，但在 geom_sf 中，类似的方法似乎不起作用。有人可以提供一种可能的方法吗？

示例数据

library(sf)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tibble)



df <- tibble(time = seq(1,21),
             lon = seq(-50,-30, 1) + rnorm(n = 21),
             lat = seq(10, 20, 0.5) + rnorm(n = 21),
             type = c(rep('A',5),rep('B',10), rep('A',6)))

使用 tibble/dataframe:
使用 tibble 和基本的 ggplot 我可以做到这一点，合并 group = 1 并且将绘制一条线，不同的部分由 type 着色。这是我想要制作的情节类型，但使用的是 sf 对象。

ggplot() +
  geom_path(data = df, 
            aes(lon, lat, color = type, group = 1))

使用 sf 对象/LINESTRING

如果我使用 group_by 和 type 转换为 LINESTRING，我最终会得到两个 LINESTRING

df_sf <- st_as_sf(df, coords = c('lon','lat')) %>%
  st_set_crs(.,value = 4326) %>%
  group_by(type) %>%
  summarize(do_union = TRUE) %>%
  st_cast(.,'LINESTRING')

然后，当我对下面的代码进行变体时，我得到了两条单独的线，并且 type = A 的两个部分是相连的。

ggplot() +
  geom_sf(data = df_sf, 
            aes(color = type, group = 1))

有没有办法使用 geom_sf() 方法实现 ggplot + geom_path() 类型的行为(这样我就可以投影变量等)？

Answer 1

我找到了一种将线分成线段的方法 here ，但这对于您的用例来说可能有点矫枉过正......

试试这个:

df_sf <- df %>%
  
  # ensure data is sorted along x-axis
  arrange(lon) %>%
  
  # detect each time type changes, & create a duplicate point with previous type
  mutate(change.type = tidyr::replace_na(lag(type) != type, FALSE)) %>%
  mutate(type = ifelse(change.type,
                       paste(lag(type), type, sep = ";"),
                       type) %>%
           strsplit(";")) %>%
  tidyr::unnest(cols = c(type)) %>%
  
  # create new group column that increments with every colour change
  mutate(change.type = tidyr::replace_na(lag(type) != type, FALSE)) %>%
  mutate(new.type = cumsum(change.type)) %>%
  
  st_as_sf(coords = c('lon', 'lat')) %>%
  st_set_crs(., value = 4326) %>%
  
  # group by both original type (for colour) & new type (for group)
  group_by(type, new.type) %>% 
  summarize(do_union = TRUE) %>%
  st_cast(.,'LINESTRING') %>%
  ungroup()

比较结果

cowplot::plot_grid(
  ggplot() +
    geom_path(data = arrange(df, lon), 
              aes(lon, lat, color = type, group = 1), size = 1) +
    ggtitle("geom_path approach") +
    theme(legend.position = "bottom"),
  
  ggplot() +
    geom_sf(data = df_sf, 
            aes(color = type, group = new.type), size = 1) +
    ggtitle("geom_sf approach") +
    theme(legend.position = "bottom"),

  nrow = 1
)

数据:

set.seed(123)
df <- tibble(time = seq(1,21),
             lon = seq(-50,-30, 1) + rnorm(n = 21),
             lat = seq(10, 20, 0.5) + rnorm(n = 21),
             type = c(rep('A', 5), rep('B', 10), rep('A', 6)))