ggplot中带有孔的多边形的Choropleth图

Question

我正在尝试绘制德国的等值线地图，显示各州的贫困率（灵感来自 this question）。

问题是某些州（例如柏林）完全被其他州（勃兰登堡）包围，我无法让 ggplot 识别勃兰登堡的“洞”。

这个例子的数据是here。

library(rgdal)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)

map <- readOGR(dsn=".", layer="germany3")
pov <- read.csv("gerpoverty.csv")

mrg.df <- data.frame(id=rownames(map@data),ID_1=map@data$ID_1)
mrg.df <- merge(mrg.df,pov, by="ID_1")
map.df <- fortify(map)
map.df <- merge(map.df,mrg.df[,c("id","poverty")], by="id")
ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) +
  geom_polygon(aes(fill=poverty))+
  geom_path(colour="grey50")+
  scale_fill_gradientn(colours=brewer.pal(5,"OrRd"))+
  labs(x="",y="")+ theme_bw()+
  coord_fixed()

注意柏林和勃兰登堡（东北部）的颜色是如何相同的。他们不应该——柏林的贫困率远低于勃兰登堡。似乎 ggplot 正在渲染柏林多边形，然后在其上渲染勃兰登堡多边形，没有孔。

如果我按照here 的建议将调用更改为geom_polygon(...)，我可以解决柏林/勃兰登堡问题，但现在最北端的三个州的渲染不正确。

ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) +
  geom_polygon(aes(group=poverty, fill=poverty))+
  geom_path(colour="grey50")+
  scale_fill_gradientn(colours=brewer.pal(5,"OrRd"))+
  labs(x="",y="")+ theme_bw()+
  coord_fixed()

我做错了什么？？

Answer 1

这只是@Ista 答案的扩展，它不需要知道哪些州（柏林、不来梅）需要最后渲染。

这种方法利用fortify(...) 生成一个列hole 来标识一组坐标是否为孔的事实。因此，这会在没有孔的区域之前（例如下方）呈现带有 any 孔的 所有 区域（id）。

非常感谢@Ista，如果没有他的回答，我无法想出这个（相信我，我花了很多时间尝试......）

ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) +
  geom_polygon(data=map.df[map.df$id %in% map.df[map.df$hole,]$id,],aes(fill=poverty))+
  geom_polygon(data=map.df[!map.df$id %in% map.df[map.df$hole,]$id,],aes(fill=poverty))+
  geom_path(colour="grey50")+
  scale_fill_gradientn(colours=brewer.pal(5,"OrRd"))+
  labs(x="",y="")+ theme_bw()+
  coord_fixed()

Answer 2

您可以按照ggplot2 wiki 上的示例在单独的图层中绘制岛屿多边形。我已经修改了您的合并步骤以使其更容易：

mrg.df <- data.frame(id=rownames(map@data),ID_1=map@data$ID_1)
mrg.df <- merge(mrg.df,pov, by="ID_1")
map.df <- fortify(map)
map.df <- merge(map.df,mrg.df, by="id")

ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) +
    geom_polygon(aes(fill=poverty), color = "grey50", data =subset(map.df, !Id1 %in% c("Berlin", "Bremen")))+
    geom_polygon(aes(fill=poverty), color = "grey50", data =subset(map.df, Id1 %in%  c("Berlin", "Bremen")))+
    scale_fill_gradientn(colours=brewer.pal(5,"OrRd"))+
    labs(x="",y="")+ theme_bw()+
    coord_fixed()

作为一种不请自来的传福音行为，我鼓励您考虑类似

library(ggmap)
qmap("germany", zoom = 6) +
    geom_polygon(aes(x=long, y=lat, group=group, fill=poverty),
                 color = "grey50", alpha = .7,
                 data =subset(map.df, !Id1 %in% c("Berlin", "Bremen")))+
    geom_polygon(aes(x=long, y=lat, group=group, fill=poverty),
                 color = "grey50", alpha= .7,
                 data =subset(map.df, Id1 %in%  c("Berlin", "Bremen")))+
    scale_fill_gradientn(colours=brewer.pal(5,"OrRd"))

提供上下文和熟悉的参考点。

Answer 3

只是为@Ista 和@jhoward 的答案添加另一个小改进（非常感谢您的帮助！）。

@jhoward 的修改可以很容易地包裹在这样的小函数中

gghole <- function(fort){
        poly <- fort[fort$id %in% fort[fort$hole,]$id,]
        hole <- fort[!fort$id %in% fort[fort$hole,]$id,]
        out <- list(poly,hole)
        names(out) <- c('poly','hole')
        return(out)
} 
# input has to be a fortified data.frame

那么，就不需要每次都回忆如何提取孔洞信息了。代码看起来像

    ggplot(map.df, aes(x=long, y=lat, group=group)) +
            geom_polygon(data=gghole(map.df)[[1]],aes(fill=poverty),colour="grey50")+
            geom_polygon(data=gghole(map.df)[[2]],aes(fill=poverty),colour="grey50")+
    # (optionally). Call by name
    #         geom_polygon(data=gghole(map.df)$poly,aes(fill=poverty),colour="grey50")+
    #         geom_polygon(data=gghole(map.df)$hole,aes(fill=poverty),colour="grey50")+
            scale_fill_gradientn(colours=brewer.pal(5,"OrRd"))+
            labs(x="",y="")+ theme_bw()+
            coord_fixed()

Answer 4

您也可以使用 rworldmap 创建该地图。

library(rworldmap)
library(RColorBrewer)
library(rgdal)

map <- readOGR(dsn=".", layer="germany3")
pov <- read.csv("gerpoverty.csv")

#join data to the map
sPDF <- joinData2Map(pov,nameMap='map',nameJoinIDMap='VARNAME_1',nameJoinColumnData='Id1')

#default map
#mapPolys(sPDF,nameColumnToPlot='poverty')

colours=brewer.pal(5,"OrRd")
mapParams <- mapPolys( sPDF
                      ,nameColumnToPlot='poverty'
                      ,catMethod="pretty"
                      ,numCats=5
                      ,colourPalette=colours
                      ,addLegend=FALSE )


do.call( addMapLegend, c( mapParams
                          , legendLabels="all"
                          , legendWidth=0.5
                        ))

#to test state names
#text(pov$x,pov$y,labels=pov$Id1)