ggmap 地图上带有圆圈的数据可视化答案

【问题标题】：ggmap visualization of data with circles on mapggmap 地图上带有圆圈的数据可视化
【发布时间】：2014-03-05 21:38:38
【问题描述】：

我正在尝试创建一个地图，以圆圈显示我的数据集中的主题起源的城市。我希望圆圈与我的数据中城市的人数成正比。我还想要一个额外的圆圈作为原始圆圈的子集，显示每个城市中受疾病折磨的人。

我已经开始使用 ggmap 通过获取经度和纬度来执行此操作：

library(ggplot2) 
library(maps)
library(ggmap)
geocode("True Blue, Grenada")

我卡住了，因为我不知道如何继续。我无法单独加载美国地图，因为加勒比地区只有一个位置。

这是我的短格式数据，实际数据集太大了。

subjectid   location            disease
12          Atlanta, GA         yes
15          Boston, MA          no
13          True Blue, Grenada  yes
85          True Blue, Grenada  yes
46          Atlanta, GA         yes
569         Boston, MA          yes
825         True Blue, Grenada  yes
685         Atlanta, GA         no
54          True Blue, Grenada  no
214         Atlanta, GA         no
685         Boston, MA          no
125         True Blue, Grenada  yes
569         Boston, MA          no

有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： r geolocation ggplot2 ggmap

【解决方案1】：

这应该可以帮助您入门。它不会在圆圈内绘制圆圈。可以使 ggplot 将不同的变量映射到相同的美学（大小），但有困难。这里，点的大小代表总数，点的颜色代表患病的数量。您将需要调整完整数据集的大小比例。

下面的代码获取城市的地理位置，然后将它们合并回数据文件。然后它汇总数据以提供包含所需计数的数据框。地图的边界由城市的最大和最小 lon 和 lat 设置。最后一步是在地图上绘制城市和计数。

# load libraries
library(ggplot2) 
library(maps)
library(ggmap)
library(grid)
library(plyr)

# Your data
df <- read.table(header = TRUE, text = "
subjectid   location           disease
12          'Atlanta, GA'         yes
15          'Boston, MA'          no
13          'True Blue, Grenada'  yes
85          'True Blue, Grenada'  yes
46          'Atlanta, GA'         yes
569         'Boston, MA'          yes
825         'True Blue, Grenada'  yes
685         'Atlanta, GA'         no
54          'True Blue, Grenada'  no
214         'Atlanta, GA'         no
685         'Boston, MA'          no
125         'True Blue, Grenada'  yes
569         'Boston, MA'          no", stringsAsFactors = FALSE)

# Get geographic locations and merge them into the data file
geoloc <- geocode(unique(df$location))
pos <- data.frame(location = unique(df$location), geoloc, stringsAsFactors = FALSE)
df <- merge(df, pos, by = "location", all = TRUE)

# Summarise the data file
df = ddply(df, .(location, lon, lat), summarise, 
   countDisease = sum(ifelse(disease == "yes", 1, 0)),
   countTotal = length(location))

# Plot the map
mp1 <- fortify(map(fill = TRUE, plot = FALSE))

xmin <- min(df$lon) - 5
xmax <- max(df$lon) + 7
ymin <- min(df$lat) - 5
ymax <- max(df$lat) + 5

Amap <- ggplot() + 
  geom_polygon(aes(x = long, y = lat, group = group), data = mp1, fill = "grey", colour = "grey") + 
  coord_cartesian(xlim = c(xmin, xmax), ylim = c(ymin, ymax)) + 
  theme_bw()

# Plot the cities and counts 
Amap <- Amap + geom_point(data = df, aes(x = lon, y = lat, size = countTotal, colour = countDisease)) +
    geom_text(data = df, aes(x = lon, y = lat, label = gsub(",.*$", "", location)), size = 2.5,  hjust = -.3) +
    scale_size(range = c(3, 10)) +
    scale_colour_continuous(low = "blue", high = "red", space = "Lab")

【讨论】：