汇总每个网格单元格的统计数据并在 R 中绘制热图

Question

以下是伦敦的自行车租赁数据。每个点代表一个自行车租赁点。

我使用st_make_grid() 创建了一个网格。现在我想 -

1. 绘制网格每个单元格中自行车租赁点数量的热图

2. 绘制网格每个单元格中总 nbikes 的热图 (nbikes - 当前停放的自行车数量)

library(spData)
library(sf)

# cycle hire data of london
# Each observaion represent a cycle hire point in London.
hire_sf <- spData::cycle_hire

head(hire_sf)

# create grid
grid_area <- st_make_grid(hire_sf)

# 1. plot heatmap of number of cycle hire point in each cell

# 2. plot heatmap of total nbikes in each cell
# (nbikes - The number of bikes currently parked)

Answer 1

这确实是重复的；但我们不妨提供一个可能的解决方案。所以考虑下面的代码：

它建立在sf::st_join() 之上，它在空间上连接了两个 sf 对象（在本例中为网格和点），同时保留了数据属性。

请注意，默认情况下连接是左连接（在 SQL 中），因此所有行（网格单元）都保留在第一个对象中。没有雇用的单元格会有 NA，并且会为多个点重复行（因此请务必提前为每个单元格分配一个唯一的 ID，以使聚合更容易）。

连接中第一个对象的类型驱动生成的几何类型，所以如果你想得到多边形类型的结果，一定要从网格开始/从点开始你会得到点结果。

一旦将点分配给网格单元，它就是一个聚合练习——我建议通过{dplyr} 技术，但base R 也可以。

对于最终的热图，您可能需要 ggplot 以获得完美的结果，但基本图将用于概念验证。

library(spData)
library(sf)
library(dplyr)

# cycle hire data of london
# Each observaion represent a cycle hire point in London.
hire_sf <- spData::cycle_hire

head(hire_sf)

# create grid
grid_area <- st_make_grid(hire_sf) %>% 
  st_as_sf() %>% 
  mutate(grid_id = 1:n())

# join data to grid; make sure to join points to grid
# the first object drives the output geometry
result <- grid_area %>%
  st_join(hire_sf) %>% 
  group_by(grid_id) %>% 
  summarise(point_count = n(),
            total_bikes = sum(nbikes))

# draw heatmap
plot(result["point_count"])