在传单中绘制 shp 文件，在 ggplot 中工作

Posted 2023-03-23

【中文标题】在传单中绘制 shp 文件，在 ggplot 中工作

【英文标题】：Plotting shp file in leaflet, works in ggplot

【发布时间】：2016-01-10 03:28:41

【问题描述】：

我很难让我的数据框在传单中绘制。我有一个 shapefile 和一个 csv 合并在一起。生成的数据框有几列，包括 long、lat 和“percent”。

我可以使用带有以下代码的 ggplot 进行绘制：

p <- ggplot() +
    geom_polygon(data = nyc_plotData, aes(x=long, y=lat, group = group, 
                                      fill=percent)) +
    geom_polygon(data = county, aes(x=long, y=lat, group = group), 
                                      fill=NA, color = "black", size = 0.25) +
    coord_map(xlim = c(-74.26, -73.71), ylim = c(40.49,40.92))

结果是纽约市收入分配的等值线图：

当我尝试在传单中使用相同的数据框时，我收到此错误：

不知道如何从 data.frame 类的对象中获取路径数据

我知道我必须重新格式化我的数据框。我尝试了各种方法来转换为 SpatialPolygonDataFrame。例如：

xy <- nyc_plotData[,c(1,2)]
spdf <- SpatialPolygonsDataFrame(coords = xy, data = nyc_plotData,
                               proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"))

给出以下错误：

SpatialPolygonsDataFrame 中的错误（coords = xy, data = nyc_plotData, proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0")) ： 未使用的参数（coords = xy, proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0")）

我显然遗漏了一些东西，但我无法在网上任何地方找到此问题的任何示例。

我非常感谢有关 shapefile 和在传单中绘图的任何提示或建议。

【问题讨论】：

由于我没有看到您的传单代码，我不确定发生了什么。但是，我认为您可以在传单中同时使用 data.frame 和空间类对象；您可能不必将 data.frame 转换为 SPdataframe。

SpatialPolygonsDataFrame 定义为SpatialPolygonsDataFrame(Sr, data, match.ID = TRUE)。您需要先转换为SpatialPolygons。 help("SpatialPolygonsDataFrame-class")中有一个例子

@jazzurro，感谢您的回复。使用以下传单代码：leaflet(nyc_plotData) %>% addTiles() %>% addPolygons() 我收到以下错误：polygonData.default(data) 中的错误：不知道如何从类对象获取路径数据数据帧

@hrbrmstr 如果没有任何进一步的支持，传单不应该能够使用SpatialPolygonsDataFrame吗？

@Konrad OP 正在尝试将强化数据框直接转换为 SPDF。

【参考方案1】：

正如其他人指出的（并且您注意到），您需要转换为SpatialPolygonsDataFrame。为了做到这一点，我认为您需要将每个区域转换为 Polygon，然后是 Polygons，然后是 SpatialPolygons，最后是 SpatialPolygonsDataFrame。下面有代码。

另一种选择：您从SpatialPolygonsDataFrame 开始，然后使用fortify 与ggplot2 进行映射。您可以返回到原来的 SpatialPolygonsDataFrame 并将数据槽与您的表格普查数据合并（注意不要更改行顺序）。

我在here这两个选项上都提供了更多细节。

library(dplyr)
library(sp)

polyFunc<-function(groupname, dat)
  poly<-filter(dat, id==groupname) %>% 
    select(long, lat)
  return(Polygons(list(Polygon(poly)), groupname))



tracts <- distinct(ggtract, id, percent)
tractname <- tracts$id
polygons<-lapply(tractname, function(x) polyFunc(x, dat=ggtract)) 
sp.polygon<-SpatialPolygons(polygons)
df.polygon<-SpatialPolygonsDataFrame(sp.polygon, 
                                     data=data.frame(row.names=tractname, tracts))