使用ggplot绘制shapefile和gganimate进行动画制作

Question

样本数据

library(raster)
library(ggplot2)

my.shp <- getData('GADM', country = 'FRA', level = 1)
plot(my.shp)

如果我想使用ggplot绘制此数据：

my.shp_f <- fortify(my.shp, region = "ID_1")
ggplot(data = my.shp_f, aes(long, lat, group = group)) + geom_polygon(fill = "grey80")

问题1：为什么行政边界消失了？

问题2： 我有另一个数据框，其中包含每个行政区从第1天到第365天的2年每日降雨量数据。

rain.data <- data.frame(ID_1 = rep(my.shp@data$ID_1, each = 2 * 365),
                        year = rep(rep(1981:1982, each = 365), times = 2),
                        day = rep(1:365, times = 4),
                        rain = sample(1:20, replace = T, 2 * 365 * 2))

我想为此形状文件创建每日降雨量的动画 1981年1月1日至1982年365天。

目前，我的总体方法是循环播放，并将每天的降雨图保存为单独的.png文件，然后将这些文件堆叠为.gif。 但是，这导致我先保存了2年X 365天的.png文件，然后将它们堆叠在一起。如果我拥有30年的数据价值，这将变得不可能。我阅读了有关gganimate https://github.com/thomasp85/gganimate的帖子，想知道是否有人可以 演示如何使用上方的数据

使用gganimate生成动画地图

Answer 1

这个答案使事情朝着不同的方向发展，但我想尝试gganimate，这是一个很好的借口。我的修改主要是使用sf软件包和ggplot2中的新geom_sf Geom。我不喜欢修改日期，因此可以改进。我还仅绘制了日期的子集-根据设置，您拥有的数据量可能会花费一些时间。无论如何，这就是我要做的：

library(raster)
library(ggplot2)
library(sf)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(gganimate)
library(rmapshaper)

my.shp <- getData('GADM', country = 'FRA', level = 1)

## Convert the spatial file to sf
my.shp_sf <- st_as_sf(my.shp) %>% 
  ms_simplify()

## Here is how to plot without the rain data
ggplot(my.shp_sf) +
  geom_sf()

## Convert your data into a date
## this is very hacky and coule be improved
rain.data <- data.frame(ID_1 = rep(my.shp@data$ID_1, each = 2 * 365),
                        year = rep(rep(1981:1982, each = 365), times = 2),
                        day = rep(1:365, times = 4),
                        rain = sample(1:20, replace = T, 2 * 365 * 2)) 

date_wo_year <- as.Date(rain.data$day -1, origin = "1981-01-01")
rain.data$Date = ymd(paste0(rain.data$year, "-",month(date_wo_year),"-", day(date_wo_year)))

## Join the rain.data with a properly formatted date with the spatial data. 
joined_spatial <- my.shp_sf %>% 
  left_join(rain.data)

## Plot the spatial data and create an animation
joined_spatial %>% 
  filter(Date < as.Date("1981-02-28")) %>% 
  ggplot() +
  geom_sf(aes(fill = rain)) +
  scale_fill_viridis_c() +
  theme_void() +
  coord_sf(datum = NA) +
  labs(title = 'Date: {current_frame}') +
  transition_manual(Date)