在 R 中通过属性简单地对 SpatialPolygonsDataFrame 进行子集操作（即删除多边形）的方法

Question

我想根据数据框@data中对应的属性值，从一个SpatialPolygonsDataFrame对象简单地删除一些多边形，以便可以绘制简化/子集形状文件。到目前为止，我还没有找到方法来实现这一点。

例如，假设我想要从这个世界形状文件中删除所有面积小于30000的多边形。我该如何操作呢？

或者，类似地，我如何删除南极洲？

require(maptools)

getinfo.shape("TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp") 
# Shapefile type: Polygon, (5), # of Shapes: 246
world.map <- readShapeSpatial("TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.shp")

class(world.map)
# [1] "SpatialPolygonsDataFrame"
# attr(,"package")
# [1] "sp"

head(world.map@data)
#   FIPS ISO2 ISO3 UN                NAME   AREA  POP2005 REGION SUBREGION     LON     LAT
# 0   AC   AG  ATG 28 Antigua and Barbuda     44    83039     19        29 -61.783  17.078
# 1   AG   DZ  DZA 12             Algeria 238174 32854159      2        15   2.632  28.163
# 2   AJ   AZ  AZE 31          Azerbaijan   8260  8352021    142       145  47.395  40.430
# 3   AL   AL  ALB  8             Albania   2740  3153731    150        39  20.068  41.143
# 4   AM   AM  ARM 51             Armenia   2820  3017661    142       145  44.563  40.534
# 5   AO   AO  AGO 24              Angola 124670 16095214      2        17  17.544 -12.296

如果我这样做，情节不会有任何变化。

world.map@data = world.map@data[world.map@data$AREA > 30000,]
plot(world.map)

如果我这样做，结果是一样的：

world.map@data = world.map@data[world.map@data$NAME != "Antarctica",]
plot(world.map)

非常感谢您的帮助！

- baha-kev

Answer 1

看起来你正在覆盖数据，但没有删除多边形。如果你想减少数据集，包括数据和多边形，请尝试使用：

看起来您正在覆盖数据，但未删除多边形。如果您想减小数据集，同时包括数据和多边形，请尝试使用：

world.map <- world.map[world.map$AREA > 30000,]
plot(world.map)

[[2016年4月19日编辑]] 那个解决方案曾经有效，但@Bonnie报告说对于新版本的R不再有效（尽管数据可能也有所改变）： world.map <- world.map[world.map@data$AREA > 30000, ] 如果这有帮助，请给@Bonnie的答案点赞。

- tim riffe

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太简单了，但现在我知道了。谢谢！ - baha-kev

正是我过去两天一直在努力解决的问题。谢谢！ - chryss

两种解决方案（你的和Bonnie的）在我的R版本3.2.2中都有效。 - andschar

Answer 2

当我尝试在R 3.2.1中进行此操作时，Tim Riffe上面的技术对我无效，但稍微修改一下问题就可以解决。我发现我必须在指定要对其进行子集操作的属性之前，也要特别引用数据槽，如下所示：

world.map <- world.map[world.map@data$AREA > 30000, ]
plot(world.map)

如果其他人遇到相同的问题，可以将此作为另一种备选答案。

- Bonnie

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最新的R版本中，当我以这种方式对数据进行子集操作时，我的@data丢失了。Formal Class SpatialPolygonsDataFrame变成了Formal Class SpatialPolygons。你也遇到过这种情况吗？ - Tim_Utrecht

这里也有同样的问题。你找到解决方案了吗？ - severin

我没有使用过更新的R版本，但你可以尝试下面Erick Chacon的建议（使用subset）。 - Bonnie

Answer 3

只是提一下，subset也可以避免在条件中写入数据名称。

world.map <- subset(world.map, AREA > 30000)
plot(world.map)

- Erick Chacon

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是的，确切地说那个命令对我也没用。你还能用吗？ - 5th

使用子集命令是我在并行环境（snowfall）下对空间数据进行子集的唯一方法。 - Lucas Fortini

Answer 4

我使用上述技巧制作了一个仅包含澳大利亚的地图：

australia.map < - world.map[world.map$NAME == "Australia",]
plot(australia.map)

事实证明，“Australia”后面的逗号很重要。

这种方法的一个缺点是，它似乎保留了所有其他国家的属性列和行，并仅用零填充它们。我发现如果我写出一个.shp文件，然后使用readOGR（rgdal软件包）读取它，它会自动删除空地理数据。然后我可以编写另一个仅包含所需数据的形状文件。

writeOGR(australia.map,".","australia",driver="ESRI Shapefile")
australia.map < - readOGR(".","australia")
writeOGR(australia.map,".","australia_small",driver="ESRI Shapefile")

在我的系统上，至少是“read”函数删除了null数据，因此我必须在读取一次文件后再将其写入（如果我尝试重新使用文件名，就会出现错误）。我相信有更简单的方法，但无论如何，这似乎足够满足我的需求。

- user2676905

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正如此评论中所述，R不会自动删除未使用的因子水平，而是需要重新因子化：feature$ATTR <- factor(feature$ATTR)。 - a different ben

逗号很重要，因为它意味着一种选择：在逗号之前，我们选择行（所有名称等于澳大利亚的行），在逗号之后，我们选择列，在这里：选择所有列，因为没有指定特定的列。 - Richard

@adifferentben，droplevels() 不是更好的选择吗？ - Nicola Pasquino

Answer 5

作为第二个指针：这对于具有形状“孔”的shapefile无效，因为它是按索引进行子集划分。

- eflores89