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)
今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化,主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。
为了使得案例前后一致,仍然使用昨天的数据集。
加载包:
library(ggplot2)
library(plyr)
library(maptools)
library(sp)
导入中国省界地图:
china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp")
data1<- china_map@data
data2<- data.frame(id=row.names(data1),data1)
数据格式转化及业务数据合并:
china_map1 <- fortify(china_map)
china_map_data <- join(china_map1,data2, type = "full")
mydata <- read.csv("c:/rstudy/geshengzhibiao.csv")
china_data <- join(china_map_data, mydata, type="full")
各省省会城市经纬度数据:
province_city <- read.csv("c:/rstudy/chinaprovincecity.csv")
###根据自己的数据量级和具体业务需要设置分割点
mydata<-mydata[,-c(5,6)]
mydata$zhibiao<-rnorm(33,100,50)
mydata$zhibiao<-abs(mydata$zhibiao)
mydata$zhibiao2<-round(mydata$zhibiao,0)
mydata$fau <- cut(mydata$zhibiao, breaks = c(0,50,100,150,200,250))
###将转换的分段因子变量重新命名为我们需要的分段阀值:
mydata$fam<-factor(mydata$fau,levels=c('(0,50]','(50,100]','(100,150]','(150,200]','(200,250]'),labels=c('0~50','50~100','100~150','150~200','200~250'),order=TRUE)
#将业务数据与地理信息数据合并:
china_data <- join(china_map_data, mydata, type="full")
province_city <- read.csv("c:/rstudy/chinaprovincecity.csv")
windowsFonts(myFont = windowsFont("微软雅黑"))
离散标度填充:
ggplot(china_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill =fam)) +
geom_polygon(colour="white")+
scale_fill_brewer(palette="Blues") + ###Blues&Greens
coord_map("polyconic") +
ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+ #写入标题
guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
title=element_text(family="myFont"),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.08,0.4),
legend.text.align=1
)
在离散颜色标度的基础上添加各省份散点图:
ggplot() +
geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd),colour="red")+
scale_fill_brewer(palette="Blues") + ###Blues&Greens
coord_map("polyconic") +
ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+ #写入标题
guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
title=element_text(family="myFont"),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.08,0.4),
legend.text.align=1
)
更该散点图为气泡图:
province_city$PerforamA<-round(rnorm(34,100,30),0)
province_city$Perforamb<-round(rnorm(34,100,30),0)
ggplot() +
geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+
scale_fill_brewer(palette="Blues") + ###Blues&Greens
scale_size_area(max_size=6)+
coord_map("polyconic") +
ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+ #写入标题
guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
title=element_text(family="myFont"),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.08,0.4),
legend.text.align=1
)
本来打算再继续在气泡图的基础上进行颜色渐变填充呢,可以试了一下,这样的话前面的底图离散颜色标度填充的的时候已经使用过了一个fill属性设置选项,而要对气泡图进行颜色渐变填充就要再使用一次fill属性,可是目前为止我还不知道如何在多图层中出现多个fill属性的时候如何识别并分别进行标度设置,当我运行如下代码时,软件无法识别两个颜色标度设置分别对应的指标,因而图表无法跑出来:
ggplot() +
geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
scale_fill_brewer(palette="Blues") + ###Blues&Greens
geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA,fill=PerforamB),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+
scale_size_area(max_size=6)+
scale_fill_gradient2(low="DarkCyan", mid="Azure", high="Sienna", midpoint=median(province_city$PerforamB))+
coord_map("polyconic") +
ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+ #写入标题
guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
title=element_text(family="myFont"),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.08,0.4),
legend.text.align=1
)
Scale for 'fill' is already present. Adding another scale for 'fill', which will replace the existing scale.
Error: Discrete value supplied to continuous scale
实在是太遗憾了,不知道哪位大神知道如何处理多图层相同的fill属性,可以告知在下,这里先行谢过了。
最后来处理标签问题,为了防止页面杂乱不堪,我只用了PerforamA指标前十个标签。
labelper<-province_city[order(province_city[,5],decreasing=T),][1:10,]
ggplot() +
geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+
scale_fill_brewer(palette="Blues") + ###Blues&Greens
scale_size_area(max_size=6)+
coord_map("polyconic") +
geom_text(aes(x=jd+2.3,y=wd,label=city),size =3,family="myFont",fontface="plain",data=labelper) +
ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+ #写入标题
guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
title=element_text(family="myFont"),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.08,0.4),
legend.text.align=1
)
要是把所有的标签全部都添加到地图上的话,真的不太合适,本来图层就有两个,已经出现信息相互遮挡的情况了。
ggplot() +
geom_polygon(data=china_data, aes(x=long,y=lat,group=group,fill=fam),colour="white")+
geom_point(data=province_city,aes(x=jd,y=wd,size=PerforamA),shape=21,fill="#8E0F2E",colour="black",alpha=0.6)+
scale_fill_brewer(palette="Blues") + ###Blues&Greens
scale_size_area(max_size=6)+
coord_map("polyconic") +
geom_text(aes(x=jd+2.3,y=wd,label=city),size =3,family="myFont",fontface="plain",data=province_city) +
ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图")+ #写入标题
guides(fill=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL),size=guide_legend(reverse=TRUE,title=NULL))+
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
title=element_text(family="myFont"),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.08,0.4),
legend.text.align=1
)
所以标签的话,还是尽量越少越好,最好别添加,本来省级行政单位作为地理常识,已经是大家心知肚明的东西了,信息表达到位了就OK了。
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