Question

我有一个状态边界that I obtained from here的geojson文件。特别是我正在使用the 20m US States Data

我正在尝试对数据进行子集化，以便我可以使用传单仅映射某些状态。我可以使用以下方式对单个状态进行子集化：

states <- geojsonio::geojson_read("gz_2010_us_040_00_20m.json", what = "sp")
az <- subset(states, NAME == "Arizona")

此方法似乎不适用于选择多个状态：

swStates <- subset(states, NAME == c("Arizona", "Nevada", "New Mexico"))

选择多个状态通常会导致仅选择一个或两个状态，或者根本不选择状态。我可以使用不同的方法来对这些数据进行子集化吗？

Answer 1

您需要使用%in%而不是==

cities <- geojsonio::us_cities
TwoCities <- subset(cities, name %in% c("Seattle WA", "San Francisco CA"))

Answer 2

不要忘记接受的答案，如果你想用JSON书呆子，就扔掉一个选项。

我在开发中有一个pkg尝试使用jqr包来帮助过滤原始GeoJSON本身（因此无需转换为sp对象并使用subset）

devtools::install_github("ropenscilabs/geofilter")
library(geofilter)
library(leaflet)

url <- "http://eric.clst.org/wupl/Stuff/gz_2010_us_040_00_20m.json"
curl::curl_download(url, destfile = (f <- tempfile(fileext = ".json")))
ariz <- sifter(readLines(f), NAME == Arizona)

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
  addGeoJSON(ariz) %>%
  setView(-112, 34, zoom = 7)

目前无法进行多次匹配（例如NAME %in% c(Arizona, Nevada, New Mexico)）

Answer 3

也没有从接受的答案中删除，但这是另一种方法。

我正在使用library(geojsonsf)将GeoJSON直接读入sf对象。从那里你可以根据任何data.frame对其进行子集化（并使用library(sf)对其进行其他空间操作）

url <- "http://eric.clst.org/assets/wiki/uploads/Stuff/gz_2010_us_040_00_20m.json"

## use library(geojsonsf) to convert into an sf object
sf <- geojsonsf::geojson_sf(url)

library(dplyr)
library(sf)

sf %>%
    filter(NAME %in% c("Arizona", "Nevada", "New Mexico"))


# Simple feature collection with 3 features and 5 fields
# geometry type:  POLYGON
# dimension:      XY
# bbox:           xmin: -120.0057 ymin: 31.3323 xmax: -103.002 ymax: 42.00025
# epsg (SRID):    4326
# proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
# CENSUSAREA      GEO_ID LSAD       NAME STATE                       geometry
# 1   113594.1 0400000US04         Arizona    04 POLYGON ((-112.5386 37.0006...
# 2   121298.1 0400000US35      New Mexico    35 POLYGON ((-105.998 32.00233...
# 3   109781.2 0400000US32          Nevada    32 POLYGON ((-114.0466 40.1169...

用R子集geojson数据

3 个答案: