我什么时候应该使用geom_map？

Question

我正在制作一个在ggplot中添加点的等值区域地图。 因此，请遵循geom_map help docs

的最后一个示例

我想出了这个：

require(ggplot2)
require(maps)

set.seed(47)
county_map <- map_data("county", "washington")
names(county_map)[5:6] <- c("state", "id")
countyData <- data.frame(id = unique(county_map$id), value = rnorm(39)) 
map1 <- ggplot(countyData, aes(map_id = id)) +
    geom_map(aes(fill = value), map = county_map, colour = "black") +
    coord_map() +
    expand_limits(x = county_map$long, y = county_map$lat)

print(map1)

适用于等值区域图。 （除此之外，我对map_data函数感到非常兴奋。）但是我尝试添加点

pointData <- structure(list(xx = c(-119.872483243387, -122.809038239929, 
-122.143143065312
), yy = c(48.1320425447619, 46.7352071436801, 47.9911548514037
)), .Names = c("xx", "yy"), row.names = c(1746L, 7281L, 2692L
), class = "data.frame")

map1 + geom_point(mapping = aes(xx, yy), data = pointData)

我无法让它发挥作用。我尝试了很多变体，将group设置为NULL，命名aes参数等等。没有运气。所以我发现this question通过将地图数据与等值数据合并并使用geom_polygon来完成同样的事情而没有问题，这似乎更直截了当。 （我花了一些时间来计算ID映射，因为我没有意识到我必须删除region列名才能成功使用id。并且第一个的语法方法对我来说似乎仍然很奇怪。）

所以，有两个问题：

1. 如何使用geom_map上面显示的方法从不同的数据框添加点？
2. 更重要的是，使用geom_map而不是geom_polygon方法有什么好处吗？

Answer 1

这对我有用：

map1 <- ggplot(countyData) +
  geom_map( map = county_map, aes(map_id = id,fill = value), 
            colour = "black") + coord_map() +
  expand_limits(x = county_map$long, y = county_map$lat)
  map1 + geom_point(mapping = aes(xx, yy), data = pointData)

对我而言geom_map是geom_polygon的包装。它是一个包含所有地理设置的图层（lat和long按ID分组）。

我绘制地图时使用geom_map，geom_polygon绘制任何多边形类型。

修改  添加地图

Answer 2

您当前的问题是ggplot无法将您的点数据与地图联系起来。查看您的数据框，您可以使用以下地图：

str(countyData)
'data.frame':   39 obs. of  2 variables:
 $ id   : chr  "adams" "asotin" "benton" "chelan" ...
 $ value: num  1.995 0.711 0.185 -0.282 0.109 ...

......这就是你的观点：

str(pointData)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ xx: num  -120 -123 -122
 $ yy: num  48.1 46.7 48

您是否看到任何允许ggplot找到积分的常见变量？

但问题很容易解决。我通常使用geom_polygon而不是geom_map，但这主要是出于习惯。这有效，例如：

colnames(pointData) <- c('long','lat') # makes consistent with county_map
pointData$group <- 1 # ggplot needs a group to work with
county_map$value <- sapply(1:nrow(county_map),
                           function(x) round(runif(1, 1, 8), 0)) # for colours

ggplot(county_map, aes(x = long, y = lat, group = group)) +
    geom_polygon(aes(fill = value)) +
    coord_map() +
    geom_point(data = pointData, aes(x = long, y = lat), shape = 21, fill = "red")

其中给出了以下内容（注意要点）。

但是，关于您是应该使用geom_map还是geom_polygon，我还没有真正考虑过这个问题。也许其他人有观点。