我有一个带有邮政编码的数据集,我使用choroplethrZip来绘制数据图表。我正在查看州和县级的数据。但是,邮政编码不一定与州和县行相对应。我试图使用reference_map = TRUE,但它没有县行,并开始看起来有点忙。有没有办法将默认参考地图更改为具有州和县行而没有其余地图详细信息的地图?换句话说,我不想要街道和地形。
这是我的代码,其示例数据与我正在使用的数据类似。您可以看到德克萨斯州边界的问题。
#zip.regions metadata file for choroplethrZip
data(zip.regions)
head(zip.regions)
#Test data file:A data.frame containing population estimates
# for US Zip Code Tabulated Areas (ZCTAs) in 2012.
data(df_pop_zip)
#Create a choropleth of US Zip Codes
zip_choropleth(df_pop_zip,
state_zoom="texas",
title="2012 Texas State ZCTA Population Estimates",
legend="Population",
reference_map = TRUE)
#Zoom County
dd_fips = c(48113, 48121)
zip_choropleth(df_pop_zip,
county_zoom=dd_fips,
title="2012 Denton & Dallas ZCTA Population Estimates",
legend="Population",
reference_map = TRUE)
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我使用了这个博客,并了解了如何完成这项工作:http://www.arilamstein.com/blog/2015/07/02/exploring-the-demographics-of-ferguson-missouri/
这是我的最终代码:
library(choroplethrZip)
library(ggplot2)
library(choroplethr)
#Pull in zip.regions metadata file for choroplethrZip
data(zip.regions)
head(zip.regions)
#Test data file:A data.frame containing population estimates
# for US Zip Code Tabulated Areas (ZCTAs) in 2012.
data(df_pop_zip)
# highlight a county
highlight_county = function(county_fips)
{
library(choroplethrMaps)
data(county.map, package="choroplethrMaps", envir=environment())
df = county.map[county.map$region %in% county_fips, ]
geom_polygon(data=df, aes(long, lat, group = group), color = "yellow", fill = NA, size = 1)
}
#Zoom County
dd_fips = c(48113, 48121)
zip_choropleth(df_pop_zip,
county_zoom=dd_fips,
title="2012 Denton & Dallas ZCTA Population Estimates",
legend="Population",
reference_map = TRUE) +
highlight_county(dd_fips)
我只需要添加highlight_county函数,它效果很好。当我使用我的数据(而不是通用人口数据)进行测试时,它也能正常工作。