根据NPA（地区），对瑞士进行地图标注。

Question

根据NPA（地区），对瑞士进行地图标注。

rmapsggplot2

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我计划在瑞士进行一项调查。将要询问NPA。 NPA（邮政编码）包含4个数字。

例如，1227是卡鲁热的NPA（日内瓦州的一部分-瑞士）。

例如，1784是Courtepin的NPA（弗里堡州的一部分-瑞士）。

等等。

我想知道如何在地图上表示所有观察值（约1500个）。我考虑使用ggplot，因为我用它制作其他图表（我认为ggplot很“美丽”）。但是，我也乐意听取其他任何建议。

以下是一些虚假数据： http://pastebin.com/HsuQnLP3 瑞士地图的输出应该与美国地图有点相似（来源：http://www.openintro.org）。

enter image description here

更新：

我尝试创建了一些代码：

library(sp)
test <-  url("https://dl.dropboxusercontent.com/u/6421260/CHE_adm3.RData")
print(load(test))
close(test)

gadm$NAME_3
gadm$TYPE_3

但是看起来http://gadm.org/没有提供市镇的NPA...

最新更新:

我找到了一个带有NPA的形状文件（感谢@yrochat）： http://www.cadastre.ch/internet/cadastre/fr/home/products/plz/data.html

它是名为“Shape LV03”的ZIP文件。

然后我尝试了

library("maptools")
swissmap <- readShapeLines("C:/Users/yourName/YourPath/PLZO_SHP_LV03/PLZO_PLZ.shp")
plot(swissmap)
data <- data.frame(swissmap)
data$PLZ #the row who gives the NPA

我有一个包含邮政编码的shapefile文件，如何在地图上给我的观测着色？我提供了一些假数据在链接http://pastebin.com/HsuQnLP3中。

enter image description here

谢谢

- S12000

你是否已经有了将调查响应与空间数据（即地理编码）匹配的手段？如果是这样，您可以考虑将响应聚合到更大的空间尺度，类似于您在氯丙烷中看到的表示：http://blog.revolutionanalytics.com/2009/11/choropleth-challenge-result.html - user666993

我的建议是：在你的问题中添加一些真实数据或虚假数据的子集，这样我们就能够帮助你了。是的，使用ggplot进行这种操作可能是可行的；我已经做过很多次了。如果你还没有阅读过这篇文章，请先阅读。这个答案也可能相关。 - SlowLearner

@SlowLearner 你好，我刚刚添加了虚假数据。 - S12000

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我认为我们需要一种将NPAs与州联系起来的方式，一种查找表，使我们能够确定NPA 1227是日内瓦州的一部分。然后，就可以将NPAs的结果聚合到州级别，并制作出相应的区域地图。目前，我们无法将NPAs分配到地图上。如果您拥有每个NPA中心的纬度和经度，那么这可能会起作用。 - SlowLearner

@SlowLearner 你好，我可以获取纬度和经度。然而，我不想将所有部分（例如1227）分配给一个州。我希望有一张地图，在这张地图上，所有的部分（在地图上呈正方形形状）都是某个州的一部分。在法语中，一个州的一部分通常被称为“commune”。 - S12000

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1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- SlowLearner · Accepted Answer

好的，有了shapefile文件，我们可以很容易地绘制图形。

work.dir <- "directory_name_no_trailing slash"

# open the shapefile
require(rgdal)
require(rgeos)
require(ggplot2)
ch <- readOGR(work.dir, layer = "PLZO_PLZ")

# convert to data frame for plotting with ggplot - takes a while
ch.df <- fortify(ch)

# generate fake data and add to data frame
ch.df$count <- round(runif(nrow(ch.df), 0, 100), 0)

# plot with ggplot
ggplot(ch.df, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = count)) +
    geom_polygon(colour = "black", size = 0.3, aes(group = group)) +
    theme()

# or you could use base R plot
ch@data$count <- round(runif(nrow(ch@data), 0, 100), 0)
plot(ch, col = ch@data$count)

就我个人而言，我发现相比于 plot，ggplot 更易用，且其默认输出更为美观。

ggplot 使用简单的数据框架，这使得数据子集的操作非常容易。

# plot just a subset of NPAs using ggplot
my.sub <- ch.df[ch.df$id %in% c(4,6), ]
ggplot(my.sub, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = count)) +
    geom_polygon(colour = "black", size = 0.3, aes(group = group)) +
    theme()

结果：

截图2