En este artículo, discutiremos cómo crear mapas de estados y condados en el lenguaje de programación R y cómo trazar dichos mapas con diferentes intensidades de color y diferentes casos de uso.
Los mapas de países y estados en una versión 2D son más simples y fáciles de visualizar en lugar de utilizar otros métodos de visualización convencionales. Si queremos obtener información sobre qué estado tiene el recuento de población más alto o en qué estado el presupuesto anual fue menor, para tales declaraciones de problemas, los mapas son el método de visualización más fácil.
Aquí usaremos el paquete tidyverse para utilizar conjuntos de datos de mapas y el paquete ggplot para trazar mapas.
Instalación
Para instalar y cargar tidyverse, escriba el siguiente comando en la terminal.
Instale el paquete: install.packages («tidyverse») ko
Cargue el paquete – biblioteca («tidyverse»)
Implementación paso a paso
Paso 1: cargar datos de mapas integrados
Usando la función map_data() podemos cargar los conjuntos de datos del mapa que están integrados en el paquete tidyverse.
Sintaxis: map_data(mapa, región = “.”, exacto = FALSO, …)
Parámetros:
- mapa: nombre del mapa proporcionado por el paquete de mapas
- region – nombre de las subregiones a incluir
- exacta: región como expresión regular (FALSO) o como string fija (VERDADERO)
Ejemplo :
En este ejemplo, cargaremos datos del estado, país EE. UU. y conjuntos de datos restantes, EE. UU., mundo y mundo2.
R
# load the package library("tidyverse") # Loading map data states < - map_data("state") countries < - map_data("county") arrests < - USArrests usa < -map_data("usa") world < -map_data("world") world2 < -map_data("world2")
Paso 2: Trazar datos del mapa
Aquí escribiremos una función definida por el usuario en R para trazar un mapa utilizando los conjuntos de datos cargados anteriormente. Tomamos el conjunto de datos, x, y y la columna utilizada para llenar el mapa como argumentos de la función. Usando la función ggplot() se traza el mapa. La función guides() se usa para evitar leyendas en el mapa.
Sintaxis: ggplot(datos = NULL, mapeo = aes(), …)
Parámetros:
- datos – conjunto de datos
- mapeo: mapeos estéticos para usar en la trama
Ejemplo :
Aquí, estamos escribiendo una función para trazar mapas utilizando datos de mapas incorporados.
R
# Function to plot maps using in-built map data map <- function(x,y,dataset,fill_column){ p <- ggplot(data = dataset, mapping = aes(x = x, y = y, group = group, fill = fill_column)) p + geom_polygon() + guides(fill = FALSE) }
Ejemplo : trazar EE. UU. por región en el mapa
Utilizando la función map( ) creada anteriormente, tracemos un mapa de los EE. UU. Usando el conjunto de datos de EE. UU. y la función definida por el usuario creada anteriormente, visualicemos a través de un gráfico. También pasamos la longitud, latitud, el conjunto de datos usa y la columna de la región en usa como argumentos para la función map().
R
library(tidyverse) # Loading map data states <- map_data("state") coicountries <- map_data("country") arrests <- USArrests usa <-map_data("usa") world <-map_data("world") world2<-map_data("world2") # Function to plot maps using in-built map data map <- function(x,y,dataset,fill_column){ p <- ggplot(data = dataset, mapping = aes(x = x, y = y, group = group, fill = fill_column)) p + geom_polygon() + guides(fill = FALSE) } # entire USA on map map(usa$long,usa$lat,usa,usa$region)
Salida :
Ejemplo : representación de los estados de EE. UU. por región en el mapa
Aquí llenaremos el mapa de EE. UU. por estado, que se puede visualizar con diferentes colores. En el conjunto de datos de estados, usando la columna «región» podemos visualizarlos todos dentro del mapa de EE. UU. También pasamos la longitud, la latitud, el conjunto de datos de los estados y la columna de la región en los estados como argumentos para la función map().
R
library(tidyverse) # Loading map data states <- map_data("state") countries <- map_data("county") arrests <- USArrests usa <-map_data("usa") world <-map_data("world") world2<-map_data("world2") # Function to plot maps using in-built map data map <- function(x,y,dataset,fill_column){ p <- ggplot(data = dataset, mapping = aes(x = x, y = y, group = group, fill = fill_column)) p + geom_polygon() + guides(fill = FALSE) } # plotting USA states map(states$long,states$lat,states,states$region)
Salida :
Ejemplo : Trazado de condados de EE. UU. por subregión con latitud y longitud
Veamos cómo agregar coordenadas al mapa de arriba usando la función coord_map(). Esto se agrega para dar un efecto de globo al mapa. Podemos visualizar aún más cada subregión dentro de los EE. UU. en cada estado.
Sintaxis: coord_map(proyección = “mercator”, orientación = NULL,xlim = NULL,ylim = NULL…)
Parámetros:
- proyección – proyección para usar
- orientación – orientación de proyección
- xlim – límites x (en grados de longitud/latitud)
- ylim – límites de y (en grados de longitud/latitud)
R
library(tidyverse) # Loading map data states <- map_data("state") counties <- map_data("county") arrests <- USArrests usa <-map_data("usa") world <-map_data("world") world2<-map_data("world2") # Function to plot maps using in-built map data map <- function(x,y,dataset,fill_column){ p <- ggplot(data = dataset, mapping = aes(x = x, y = y, group = group, fill = fill_column)) p + geom_polygon() + guides(fill = FALSE) } # US counties by subregion with latitude and longitude map(counties$long,counties$lat,counties,counties$subregion) + coord_map("albers", lat0 = 45.5, lat1 = 29.5)
Salida :
Ejemplo : trazado del mapa mundial
Aquí veamos cómo trazar el mapa mundial usando la función map() y el conjunto de datos mundial. Usando el conjunto de datos mundial y la función definida por el usuario definida anteriormente, pase la longitud, la latitud, el conjunto de datos mundial y la columna de región en el mundo como argumentos a la función map().
R
library(tidyverse) # Loading map data states <- map_data("state") counties <- map_data("county") arrests <- USArrests usa <-map_data("usa") world <-map_data("world") world2<-map_data("world2") # Function to plot maps using in-built map data map <- function(x,y,dataset,fill_column){ p <- ggplot(data = dataset, mapping = aes(x = x, y = y, group = group, fill = fill_column)) p + geom_polygon() + guides(fill = FALSE) } # World Map using world dataset map(world$long,world$lat,world,world$region)
Salida :
Ejemplo: conjunto de datos World2, con un cambio en la latitud
Este es otro mapa mundial que utiliza el conjunto de datos world2, con un cambio en la latitud. Usando la función map( ) y el conjunto de datos world2, pase la longitud, la latitud, el conjunto de datos world2 y la columna de región en world2 como argumentos a la función map( ).
R
library(tidyverse) # Loading map data states <- map_data("state") counties <- map_data("county") arrests <- USArrests usa <-map_data("usa") world <-map_data("world") world2<-map_data("world2") # Function to plot maps using in-built map data map <- function(x,y,dataset,fill_column){ p <- ggplot(data = dataset, mapping = aes(x = x, y = y, group = group, fill = fill_column)) p + geom_polygon() + guides(fill = FALSE) } # World Map using world2 dataset map(world2$long,world2$lat,world2,world2$region)
Salida :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por saaiswethasret y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA