继承ggplot2 :: fortify

Question

在ggplot2的最新版本中，?fortify返回：

  

描述

     

我现在推荐使用扫帚，而不是使用此功能   包，它实现了更广泛的方法。 fortify可以   将来会被弃用。

broom包确实提供了许多替代方案（例如augment）。在什么情况下应该使用哪一个？

我对fortify(spdf)的替代方案特别感兴趣，其中spdf是SpatialPolygonsDataFrame。

Answer 1

以下是我如何处理这个问题。

搜索“扫帚头”后，我被重定向到CRAN上相应的包裹页面。它提供了一些小插曲所以我检查了扫帚介绍。在找不到匹配“spatial”的任何字符串后，我关闭了PDF并打开了reference manual。搜索“空间”我得到了7次点击，第一次是关于sp_tidiers的主题。广告函数tidy以将空间对象转换为data.frame。我们来试试吧。

library(sp)
Sr1 = Polygon(cbind(c(2,4,4,1,2),c(2,3,5,4,2)))
Sr2 = Polygon(cbind(c(5,4,2,5),c(2,3,2,2)))
Sr3 = Polygon(cbind(c(4,4,5,10,4),c(5,3,2,5,5)))
Sr4 = Polygon(cbind(c(5,6,6,5,5),c(4,4,3,3,4)), hole = TRUE)

Srs1 = Polygons(list(Sr1), "s1")
Srs2 = Polygons(list(Sr2), "s2")
Srs3 = Polygons(list(Sr3, Sr4), "s3/4")
x = SpatialPolygons(list(Srs1,Srs2,Srs3), 1:3)

library(broom)

tidy(x)

   long lat order  hole piece  group   id
1     2   2     1 FALSE     1   s1.1   s1
2     1   4     2 FALSE     1   s1.1   s1
3     4   5     3 FALSE     1   s1.1   s1
4     4   3     4 FALSE     1   s1.1   s1
5     2   2     5 FALSE     1   s1.1   s1
6     5   2     1 FALSE     1   s2.1   s2
7     2   2     2 FALSE     1   s2.1   s2
8     4   3     3 FALSE     1   s2.1   s2
9     5   2     4 FALSE     1   s2.1   s2
10    4   5     1 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
11   10   5     2 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
12    5   2     3 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
13    4   3     4 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
14    4   5     5 FALSE     1 s3/4.1 s3/4
15    5   4     6  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
16    5   3     7  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
17    6   3     8  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
18    6   4     9  TRUE     2 s3/4.2 s3/4
19    5   4    10  TRUE     2 s3/4.2 s3/4

Answer 2

发布此信息只是为了表明tidy版本与fortify版本几乎相同它甚至在tidy文档中也有说明：

  

这些函数起源于ggplot2包，因为＆＃34;强化＆＃34;功能

broom:::tidy.SpatialPolygonsDataFrame

function (x, region = NULL, ...) 
{
    attr <- as.data.frame(x)
    if (is.null(region)) {
        coords <- ldply(x@polygons, tidy)
        message("Regions defined for each Polygons")
    }
    else {
        cp <- sp::polygons(x)
        unioned <- maptools::unionSpatialPolygons(cp, attr[, 
            region])
        coords <- tidy(unioned)
        coords$order <- 1:nrow(coords)
    }
    coords
}

ggplot2:::fortify.SpatialPolygonsDataFrame

function (model, data, region = NULL, ...) 
{
    attr <- as.data.frame(model)
    if (is.null(region)) {
        coords <- plyr::ldply(model@polygons, fortify)
        message("Regions defined for each Polygons")
    }
    else {
        cp <- sp::polygons(model)
        unioned <- maptools::unionSpatialPolygons(cp, attr[, 
            region])
        coords <- fortify(unioned)
        coords$order <- 1:nrow(coords)
    }
    coords
}

我说在附近，因为tidy实施中的细微差别（vs fortify）导致生成数据的顺序的差异。框架列。 所以，他们拥有所有的“慢慢”＃34; fortify版本在较大的空间对象上执行的行李，并且在fortify被弃用之前没有令人信服的理由进行切换（IMO）。