R语言在线地图神器：Leaflet for R包 符号标记

Posted 2023-01-02

四、标记

点标记在地图符号化的时候，是最常用的功能之一，一般来说，带有经纬度坐标的点信息，在地图上标志的位置，都会通过一个标记物来实现，很多时候把这个东东称之为“图钉”是非常形象的。

标记的方法名和语法如下：

addMarkers(leaflet地图,数据)

表示把这个数据加载到地图里面，示例如下：

df = data.frame(

  latitude = runif(20,min=0,max=70),

  longitude = runif(20,min=0,max=160)

)

m <- leaflet(data=df)

m<- addTiles(m)

addMarkers(m,lng=~longitude,lat=~latitude)

#管道操作符写法

df%>%leaflet()%>%addTiles()%>% addMarkers()

可以看见，如果你的列名直接叫做（lat/latitude 以及 lon/lng/long/longitude)的话，是不用显示去声明的，系统会去自动查找，然后作为经度、纬度来进行使用。

下面我们来加载一批数据看看：

这是一批北京市三级医院的数据，需要这份示例数据的，可以通过公众号获取虾神的邮箱，然后发送邮件给我获取。

bj3H <- read.csv("E:/bj3H.csv")

leaflet(bj3H)%>%addTiles()%>% addMarkers(popup=~mc)

当我们的坐标字段，就叫做（latitude/longitude）的时候，方法会自动的去匹配，当然，如果你不叫做这个，比较你叫做xy或者中文的啥，也可以进行显式申明，如下：

首先定义一个自定义的数据框，只有三个列，分布是x,y,mc

dh <- data.frame(cbind(x=bj3H$Longitude,y=bj3H$Latitude,mc=as.character(bj3H$mc)))

内容如下：

如果还是直接写，会出现错误提示，说找不到经纬度的列

像这种情况，就需要进行显式申明了：（顺便换个背景底图）

leaflet(dh)%>%addProviderTiles("Esri.WorldStreetMap")%>%setView(116.4,39.9,zoom=10)%>%addMarkers(~x,~y,popup=~mc)

如果你觉得这种默认的图钉样式不好看，还可以定制自己的符号，比如我下面想用红十字来表示医院：

首先用makeIcon这个方法，来定义一个图标，注意里面Url必须是要用http模式，我这里的免费图床，本地硬盘上的图片好像是不能直接用的。（ps：如果不想用互联网的图床，也可以在本地开启一个web服务器，使用url方式来引用）。

makeIcon的语法如下：

 iconUrl : 图标的url地址

 iconWidth ：图标的宽度

 iconHeight: 图标的高度

 iconAnchorX :图标的中心点x轴偏移（以左上角为0,0)

 iconAnchorY :图标的中心点Y轴偏移（以左上角为0,0)

redIcon <- makeIcon(

  iconUrl = "https://

  iconWidth = 38, iconHeight = 38,

  iconAnchorX = 19, iconAnchorY = 19

)

leaflet(bj3H[])%>%addTiles()%>%

  addMarkers(popup=~mc,icon = redIcon)

有时候还需要配置不同的图标来显示不同的内容，当然最简单的方式就是分批次加载不同的数据：先定义两个不同的符号，然后筛选数据，分批次加载，三级医院用传统红十字，三级甲等用镶边红十字，如下：

redIcon1 <- makeIcon(

  iconUrl = "https://i

  iconWidth = 38, iconHeight = 38,

  iconAnchorX = 19, iconAnchorY = 19

)

redIcon2 <- makeIcon(

  iconUrl = "https://im

  iconWidth = 38, iconHeight = 38,

  iconAnchorX = 19, iconAnchorY = 19

)

leaflet()%>%addTiles()%>%

  addMarkers(data=bj3H[bj3H$dj=="三级",],popup=~mc,icon = redIcon1)%>%

  addMarkers(data=bj3H[bj3H$dj=="三级甲等",],popup=~mc,icon = redIcon2)

这种方法虽然比较容易控制，但是语法稍微显得有些繁琐了，leaflet的makeIcon包还支持r语言提供的ifelse()函数进行设定，如下所示：（为了表示是重新运行过的，换个底图）

leafIcons <- icons(

  iconUrl = ifelse(bj3H$dj=="三级",

                   "https://im

  ),

  iconWidth = 38, iconHeight = 38,

  iconAnchorX = 19, iconAnchorY = 19

 

)

leaflet(bj3H)%>%addProviderTiles("CartoDB.Positron")%>%

  addMarkers(popup=~mc,icon = leafIcons)

当然，以此类推，还可以修改符号大小神马啊，设定符号等级啊神马的，我这里就不一一说明了，大家有兴趣自己玩。

还有同学问，如果我有很多类图标呢？比如二十类……虾神咋办？好吧，如果你有超过3类图标的话，要么用第一种方法筛选加载，要么的话，leaflet还提供了一个叫做iconList的方法来处理。

比如上面这份医疗数据，一共分成10种类型：（用summary方法做个统计）

fl <- summary(bj3H$fl)

那么下面我用十种不同类型的图标，来进行分类标识：

yyIcons <- iconList(

leaflet(bj3H) %>%addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%

  addMarkers(icon = ~yyIcons[fl],popup=~fl)

当数据太多的时候，很容易叠加在一起互相遮盖了，leaflet还提供了空间聚合的方法，可以按照视图对一定范围内的数据进行聚合显示，如下：

leaflet(bj3H) %>%addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%

addMarkers(clusterOptions = markerClusterOptions(),icon = ~yyIcons[fl],popup=~fl)

可以看见，随着视图比例尺的变化，会进行聚合以及分离

而如果不想弄得这么麻烦，就是直接把点显示出来，leaflet提供了最简单的方法：

addCircles()和addCircleMarkers（）

addCircles就是直接把点当成一个圆点绘制到地图上：

leaflet(bj3H) %>%addProviderTiles("CartoDB.Positron")%>%addCircles()

默认大小为5，颜色为蓝色

当然也可以设置颜色和大小，比如设置为红色，大小为科室数量（等比例的缩小一半）：

leaflet(bj3H) %>%addProviderTiles("CartoDB.Positron")%>%addCircles(color="red",weight=bj3H$ks/2)

而addCircleMarkers（）是把点作为一个镶边的圆（或者说圆符号）绘制到地图上：

leaflet(bj3H) %>%addProviderTiles("CartoDB.Positron")%>%addCircleMarkers()

当然，同样可以设置大小和颜色：

leaflet(bj3H) %>%addProviderTiles("CartoDB.Positron")%>%addCircleMarkers(color="red",weight=bj3H$ks/2)

和绘制图标一样，绘制点和圆也是可以设置分类显示的，方法和绘制不同种类的图标一样，两种方法：

1、采用筛选的方式，多次绘制（这个比较麻烦，数据量大，种类多的时候很繁琐）

leaflet()%>%addTiles()%>%addProviderTiles("CartoDB.Positron")%>%

  addCircles(data=bj3H[bj3H$dj=="三级",],popup=~mc,color="green")%>%

  addCircles(data=bj3H[bj3H$dj=="三级甲等",],popup=~mc,color="red")

leaflet()%>%addTiles()%>%addProviderTiles("CartoDB.Positron")%>%

  addCircleMarkers(data=bj3H[bj3H$dj=="三级",],popup=~mc,color="green")%>%

  addCircleMarkers(data=bj3H[bj3H$dj=="三级甲等",],popup=~mc,color="red")

2、就是采用分类设定的方式，预先设定好各种分类：（因为addCircles和addCircleMarkers）两个方法几乎一模一样，我就不把两个都写一遍了，有兴趣的同学自己嗨。

pal <- colorFactor(c("green", "red"), domain = c("三级", "三级甲等"))

leaflet(bj3H) %>% addProviderTiles("Esri.WorldTopoMap") %>%

  addCircleMarkers(color = ~pal(dj),stroke = FALSE,fillOpacity = 0.7)

可以看见，我们只写了两个分类，如果要更多的类别，也是可以的。

那么很多时候，我们可能还需要通过通过数值来进行不同等级的颜色渲染，下面根据每个医院的床位数进行颜色渲染，代码如下：（代码具体的意义，在后面讲图例的时候，我们还会详细说明）

cPal <- colorNumeric(palette = c("blue","yellow","red"),domain = bj3H$cws)

leaflet(bj3H) %>% addProviderTiles("Esri.WorldTopoMap") %>%

  addCircleMarkers(fillColor = ~cPal(bj3H$cws),stroke = FALSE,fillOpacity = 0.8,popup=~as.character(cws))%>%

  addLegend("bottomright", pal = cPal, values = ~cws,title = "床位数",labFormat = labelFormat(suffix = "张"),opacity = 1)

待续未完。