He estado experimentando con técnicas de mapeo de coropletas en R, cosechando los beneficios de ggplot2 para crear gráficos hermosos dentro de un poderoso paquete de análisis de datos.
Cuando se trata de mapeo, no he podido producir resultados comparables a los que obtengo habitualmente de QGIS. Utilizando datos de flujo en Sheffield (datos totalmente replicables y archivo .qgs aquí ), QGIS produjo fácilmente lo siguiente:
Lo mejor que pude producir usando R (usando el código descrito aquí ) fueron estos dos mapas, el primero usando GISTools, el segundo usando ggplot2:
Para mí, la opción ggplot2 parece mucho más atractiva, si solo pudiera resolver el problema de las líneas defectuosas (probablemente un problema con el comando fortify (), o no leer en archivos de forma usando readOGR () descrito aquí ).
Entonces la pregunta es doble: ¿es la opción ggplot2 la mejor solución de mapeo de coropletas en R y, si es así, ¿cómo puedo resolver el problema de las líneas blancas defectuosas?
El código replicable para descubrir lo que he hecho está aquí .
Editar: dado que la opción de salida choropleth () es más atractiva:
La fealdad de esta opción se puede reducir exportando a una resolución más alta y eliminando la leyenda ( otras leyendas R están disponibles). Todavía no logró cambiar el grosor de la línea, ¡pero está mejorando! Las líneas rojas representan flujos a zonas que emplean a> 5000 personas.
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Respuestas:
Hay algunos recursos excelentes sobre exactamente este tema muy interesante, que incluyen:
De revoluciones:
Choropleth Map R Challenge
Resultados del desafío Choropleth
Desde Stack Overflow.se:
Desarrollo de mapas temáticos geográficos con R
Hay excelentes ejemplos de mapas coropléticos y su código R asociado, incluido mi favorito (es decir, mapa adjunto) que usa ggplot2. Debería ser relativamente sencillo insertar su propio conjunto de datos en uno de los ejemplos de script.
Código R para este mapa disponible en This is the Green Room
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