查看原文
其他

对,你没看错,真的有这种操作~

2017-08-17 杜雨 R语言中文社区

作者:杜雨,EasyCharts团队成员,R语言中文社区专栏作者,兴趣方向为:Excel商务图表,R语言数据可视化,地理信息数据可视化。
个人公众号:数据小魔方(微信ID:datamofang) ,“数据小魔方”创始人。 


友情提醒:今晚8点半杜雨教你如何搞定矢量图形编辑,让你的报告美出新高度!点击阅读全文可以报名或者加微信:tswenqu,拉你到杜雨老师为微信群,跟杜老师一起互动。免费哦

之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落,也已经做了归总分类分享给大家。


最近翻看突然发现少了一个知识点,就是分面中没有讲填充多边形分面的应用,虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。


但是鉴于多边形填充本身就比较复杂,再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕,这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。


如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话,你可以参考以下序列文件:


地图部分(ggplot2)


你想要的地图素材资源,我都帮你整理好了~

一篇文章教你搞定JSON素材,从此告别SHP时代~

大道至简——论如何最优雅的操纵json地图数据

关于美国地图中的两个海外州坐标平移与原始投影问题~

R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

一篇小短文助你打开数据可视化的任督二脉!

数据地图多图层对象的颜色标度重叠问题解决方案

ggplot2中如何自定义数据地图版面范围~

关于数据地图的几个遗留问题解决方案

R语言数据地图——美国地图

R语言数据地图——全球填色地图

数据地图系列7|R语言版(上)

数据地图系列8|R语言版数据地图(下)

R语言可视化——数据地图应用(东三省)

R语言可视化——数据地图离散百分比填充(环渤海)

R语言可视化——地图填充与散点图图层叠加

R语言可视化——多图层叠加(离散颜色填充与气泡图综合运用)

R语言可视化——地图与气泡图结合应用

用R语言复盘美国总统大选结果~

R语言可视化——ggplot绘制中心密度辐射图

R语言可视化——中心放射状路径图

你绝对想不到,数据地图还能这么玩~

玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图

一个小案例,教你如何从数据抓取、数据清洗到数据可视化

一篇全是代码的数据可视化案例

小魔方不想跟你说话,并向你扔了一堆代码~~~

地图可视化之——移花接木


为了演示方便,今天这篇使用纯模拟数据:


加载包:

library("ggplot2")

library("plyr")

library("ggthemes")

library("rgdal")

library("dplyr")


导入中国省界地图:

setwd("D:/R/rstudy/CHN_adm")

china_map<-readOGR("bou2_4p.shp",stringsAsFactors=FALSE)

mydata<-china_map@data["NAME"]

mydata$id<-0:924;mydata[mydata$id==898,"NAME"]<-"澳门特别行政区"


mymapdata<-fortify(china_map)

mymapdata$id<-as.numeric(mymapdata$id)

mymapdata<-merge(mymapdata,mydata,all.x=TRUE)

mymapdata<- mymapdata %>%rename(region=NAME)


今天的目标是,使用一个省份12年份实践序列数据分别呈现填色散点气泡图、颜色填充图、以及组合图,形成3*4排列的数据地图分面,不是使用grid逐个打印单个地图,而是直接使用ggplot2的分面参数进行绘制。


考虑到如果使用传统的数据源格式(geom_polygeon制作填充图要求将指标数据与地理分界点数据合并,因为地理分界点数据有9万个,12个年份数据表宽转长之后会暴增到120万+,肯定会拖慢内存,所以今天使用geom_map函数进行颜色填充地图的绘制)。


以下是本案例步骤:


首先构造12个年份变量:

mydata_new<-data.frame(NAME=unique(mydata$NAME))

for (i in 2:13){

mydata_new[,i]<-round(runif(34,0,250))

}


定义并切割连续型数据为因子变量

names(mydata_new)[2:length(mydata_new)]<-as.character(2001:2012)

mydata_new<-mydata_new%>%tidyr::gather(year,zhibiao,-1)

mydata_new$fact<-cut(mydata_new$zhibiao,breaks=c(0,50,100,150,200,250),labels=c('0~50','50~100','100~150','150~200','200~250'),order=TRUE,include.lowest = TRUE)


以下是构图过程:

分面地图一(热力填色地图):

ggplot(mydata_new,aes(map_id=NAME,fill=fact))+

geom_map(map=mymapdata,colour="grey65")+

scale_fill_brewer(palette="Blues") +  ###Blues&Greens

facet_wrap(~year)+

expand_limits(x=mymapdata$long,y=mymapdata$lat)+

coord_map("polyconic")+

guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       

theme_void()%+replace% theme(legend.position = c(0,0.7),legend.text.align=1)   


导入并合并省份行政中心经纬度数据

province_city <- read.csv("D:/R/rstudy/Province/chinaprovincecity.csv") 

province_city<-province_city%>%select(province,jd,wd)

mydata_new<-merge(mydata_new,province_city,by.x="NAME",by.y="province",all.x=TRUE)


分面地图二(填色气泡地图):

ggplot(mydata_new,aes(map_id=NAME))+

geom_map(map=mymapdata,colour="grey65",fill="#EEF3FA")+

geom_point(aes(x=jd,y=wd,size=zhibiao,colour=zhibiao),shape=16)+

scale_size_area(max_size=6) +  

scale_colour_gradient(low="white",high="#D73434")+ 

facet_wrap(~year)+

expand_limits(x=mymapdata$long,y=mymapdata$lat)+

coord_map("polyconic")+

guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       

theme_void()%+replace% theme(legend.position = c(0,0.7),legend.text.align=1)   



分面地图三(填色气泡+热力填充地图):

ggplot(mydata_new,aes(map_id=NAME))+

geom_map(map=mymapdata,aes(fill=fact),colour="white")+

geom_point(aes(x=jd,y=wd,size=zhibiao,colour=zhibiao),shape=16)+

scale_size_area(max_size=4) +  

scale_fill_brewer(palette="Greens") +  ###Blues&Greens

scale_colour_gradient(low="white",high="#D73434")+ 

facet_wrap(~year)+

expand_limits(x=mymapdata$long,y=mymapdata$lat)+

coord_map("polyconic")+

guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+       

theme_void()%+replace% theme(legend.position = c(0,0.7),legend.text.align=1)  



对你没有看错,ggplot2就是这么高端大气上档次,想不想学这种操作呀,9月12日晚八点,天善学院我们不见不散(悄悄地告诉你报名地址在阅读原文里)~_~


所需数据源请移步之本人GitHub下载,可以直接进入GitHub官网搜索ljtyduyu,也可以在后台回复任意内容,获取小魔方的GitHub主页数据获取地址。


更多精彩内容请戳

搞定矢量图形编辑,让你的报告美出新高度!

1、矢量图形获取与转换

2、矢量图形编辑与改造

3、如何在Excel,PPT中操控矢量图

4、矢量图形与数据分析地图案例应用

5、图形高精度输出与版面控制

点击阅读原文立即报名

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存