Question

我正试图在弗吉尼亚州的一部分创建一个邮政编码的等值线，以显示一些公司数据。除了最后一行aes(fill = growth)之外，我可以正确运行所有内容。在那里，我收到一个错误：

错误：美学必须是长度为1或与dataProblems相同的长度：增长

这是我的数据：

A Shapefile of northern Virginia zip codes
A csv我感兴趣的zipcodes以及相应的公司数据值。

我的代码：

library(ggplot2)
library(maptools)
library(rgdal)
library(plyr)

#set working directory
setwd("F:/Dropbox/Zip Codes")

#load Shapefile NOVA
Zips <- readOGR(dsn="F:/Dropbox/Zip Codes", layer="NOVA")

#load Company Data of Zip Codes
Company <- read.csv("Data.csv")

#set to data.frame
Company_df <- data.frame(Company)

#create growth vector
growth = Company_df[,'Growth']

#merge growth vector into Zips
Zips$growth = growth

#ggplot
Nmap = ggplot(Zips) +
aes(x = long, y = lat, group=group) +
geom_polygon() +
aes(fill = growth)
Nmap

Answer 1

我的目录结构有点不同。尽管互联网上有较旧的代码段，但您无需将数据绑定到数据帧。但是，你做需要fortify多边形与ggplot一起使用。此外，read.csv会生成一个data.frame，因此您无需从该调用中重新创建一个。

library(ggplot2)
library(maptools)
library(rgdal)
library(ggthemes)

setwd("~/Development/nova_choro")

zips <- readOGR(dsn="zip_codes/NOVA.shp", layer="NOVA")
company <- read.csv("data.csv")

# this makes the polygons usable to ggplot2
# and by using ZCTA5CE10 as the region id, 
# you can then use that equivalent id field 
# from the actual company data frame for the
# choropleth colors

zips_map <- fortify(zips, region="ZCTA5CE10")

gg <- ggplot()
# draw the base map polygons
gg <- gg + geom_map(data=zips_map, map=zips_map,
                    aes(x=long, y=lat, map_id=id),
                    color="#7f7f7f", fill="white", size=0.25)
# fill in the polygons
gg <- gg + geom_map(data=company, map=zips_map,
                    aes(fill=Growth, map_id=zip_code_area),
                    color="#7f7f7f", size=0.25)
# better color scheme
gg <- gg + scale_fill_distiller(palette="Greens")
# no "slashes" in the legend boxes
gg <- gg + guides(fill=guide_legend(override.aes=list(colour=NA)))
# use an actual projection (there may be a better one for NOVA
gg <- gg + coord_map()
# get rid of map chart junk
gg <- gg + theme_map()
gg

我做了一些检查，VA使用了修改后的Lambert Conic Conformal投影，因此如果您愿意，可以用默认的Mercator coord_map替换gg <- gg + coord_map("lambert", lat0=38.34427, lat1=39.14084)，这应该与官方机构使用的内容足够接近

Choropleth邮政编码

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