R中的制图+等值线图答案

【问题标题】：Cartogram + choropleth map in RR中的制图+等值线图
【发布时间】：2012-03-08 08:12:33
【问题描述】：

我最近一直在使用 ggplot2 来创建一堆 choropleths。我想知道是否可以使用 ggplot2 创建与此类似的地图（来自WorldMapper）：

这是一个等值线，其中 shapefile 多边形被扭曲以表示相对人口计数。我相信这被称为制图。他们用一堆其他变量来做到这一点。本着Choropleth R Challenge 的精神，有谁知道如何使用 R 来做到这一点？

【问题讨论】：

您可以尝试ScapeToad 获取 R 环境之外的地图。
谢谢你； ScapeToad 效果很好，可以满足我的需求。但是，如果 R 中有解决方案，我会留下这个问题。
我开始致力于将 d3-cartogram 与 rCharts 集成。您的数据结构是什么？
刚刚偶然发现了这个。显然，R 中不存在好的选择。有两个实现制图的软件包（Rcartogram 和 cart），但多年未更新，安装起来显然很麻烦，请参阅 stackoverflow.com/questions/31613119/… 和 github.com/ggobi/cranvas/issues/210

标签： r ggplot2 cartogram

【解决方案1】：

CRAN 上提供的cartogram package 具有您想要的橡胶板扭曲式图表。

【讨论】：

【解决方案2】：

这可能有效：

您需要预先安装 FFTW。 Rcartogram and getcartr you will need devtools.

不确定如何在ggplot2 中执行此操作，但这里有另一种选择。

这里我使用的是Thematic World Map的shapefile，你下载解压后会得到一个名为TM_WORLD_BORDERS-0.3的文件夹。

对于等值线/制图，您将首先使用尺寸重塑形状，然后使用特征进行着色：

library(rgdal)#needed for readOGR
library(sp) #needed for spplot
library(Rcartogram)
library(getcartr)
setwd("<your_directory_with_shapefile>") #to the file that has your shapefile and your information file (in this case, a csv named datR)
#read shapefile
#here i have a folder with a shapefile and a csv with columns as ISO (IS02 for convenience) country and value
worldR <- readOGR(dsn = getwd(), layer= "TM_WORLD_BORDERS-0.3") # If reading a shapefile, the data source name (dsn= argument) is the folder (directory) where the shapefile is, and the layer is the name of the shapefile (without the .shp extension)
#names(worldR) #note how here there are columns for ISO2 (which matches a column named 'iso' in datR and LAT\LON
#[1] "FIPS"      "ISO2"      "ISO3"      "UN"        "NAME"      "AREA"      "POP2005"   "REGION"    "SUBREGION" "LON"       "LAT"
proj4string(worldR)
datR <- read.csv("datR.csv") #this is a file that has one column called 'score' and one column called size':

   head(datR)
  #  iso size     score
  #1  AE  323 0.9819077
  #2  AR  262 0.9591067
  #3  AT 7481 0.9987313
  #4  AU 5425 0.9837414
  #5  BA   31 0.9871938
  #6  BB   99 0.9715991

  ##Merge SpatialPolygonsDataFrame with other info
  map_dat <- merge(worldR, datR, by.x="ISO2",by.y="iso")
  #remove coordinate reference system arguments
  proj4string(map_dat) <- CRS(as.character(NA)) # from here https://github.com/chrisbrunsdon/getcartr/issues/1
  world.carto <- quick.carto(map_dat, map_dat$size, blur = 0)
  #plot(world.carto) #cartogram without anything
  #spplot size, color
  my.palette = c("#ff0000", "#ff8000", "#ffff00", "#bfff00","#00ff00") #red, orange, yellow, light green, dark green
  spplot(world.carto, 'score', col.regions = my.palette, cuts = length(my.palette)-1,main="Choropleth of score and cartogram of size")

这应该会给你一个类似于这个的情节：

我做的很匆忙，让我知道它是否有效

【讨论】：