Spacial Daten für Region Mapping

Question

Ich habe einige Daten in Großbritannien und ich muss eine Karte von allen 9 Regionen von England vorstellen. Ich habe versucht, eine Bibliothek (Karten) zu verwenden, aber die Plots, die ich bekomme, haben keine regionalen Informationen und ich lande einfach im gesamten Vereinigten Königreich.

für ein Ergebnis ich suche Im Idealfall wie dieser https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b4/English_regions_2009.svg/370px-English_regions_2009.svg.png

(Ich kann nicht wirklich Bilder anhängen aufgrund der fehlt von Rufpunkte, Entschuldigungen!)

Meine Daten eine Spalte für Regionen hat mit Zeichenwerte:

  EastMid 
     EastEng 
     London 
     NorthEast 
     NorthWest 
     SouthEast 
     SouthWest 
     WestMid 
     Yorkshire 

ich dann mit verschiedenen Attributen von Farbbereichen zur Karte würde auf

Wie würde ich weitermachen?

Answer 1

Erstens, wie Andrew schrieb, müssen Sie Shapefiles mit den notwendigen Regionen finden und herunterladen. Eine solche Aufteilung, wie Sie sie benötigen, wird normalerweise historische Regionen oder statistische Standardregionen genannt. Vielleicht möchten Sie diese Website überprüfen: http://www.natureonthemap.naturalengland.org.uk/

Zweitens lesen Sie Shapefile und fusionieren mit Referendum Daten. Stellen Sie sicher, dass Regionsnamen bei dem Referendum Datei sind genau die gleichen wie in Geospatial-Datei (I-Datei von der Website heruntergeladen verwenden oben erwähnt, wenn Sie ein anderes Shape-Datei herunterladen die Namen wahrscheinlich unterschiedlich sein):

library(rgdal)  
library(tmap) 
geoEN = readOGR(".", "maghistengland") 

In dieser Case-Region-Namen werden in NAME gespeichert (in einem anderen Shapefile-Attribut kann der Name unterschiedlich sein). Sie können überprüfen, welche Informationen von Geospatial-Datei besteht von:

ogrInfo(".", "maghistengland") 

Für die Zwecke des Beispiels I gefälschte Zahlen von Abstimmungsergebnissen erschaffe.

mapEN = append_data(geoEN, votes, key.shp = "NAME", key.data = "Regions") 

Drittens schaffen, die erforderlich Charts:

votes = as.data.frame(
    cbind(
    c("EAST MIDLANDS", 
    "EAST OF ENGLAND", 
    "LONDON", 
    "NORTH EAST", 
    "NORTH WEST", 
    "SOUTH EAST", 
    "WEST MIDLANDS", 
    "YORKSHIRE AND THE HUMBER", 
    "SOUTH WEST"), 
    c(60, 65, 55, 50, 45, 40, 35, 30, 30), 
    c(40, 35, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 70) 
), stringsAsFactors = FALSE) 

names(votes) = c("Regions", "Yes", "No") 

votes$Yes = as.numeric(votes$Yes) 
votes$No = as.numeric(votes$No) 
votes$Result = colnames(votes)[max.col(votes[,2:3])+1] 

Jetzt können wir beiden Dateien zusammenführen. Hier sind drei Beispiele. Sie können mit der Anzahl der Gruppen spielen (n = 2, 3, 4 ..), Farben usw.

tm_shape(mapEN) + 
    tm_fill("Yes", title = "This is a title", palette = "Blues", n=4) + 
    tm_borders(alpha=.5) 

tm_shape(mapEN) + 
    tm_fill("No", title = "This is a title", palette = "Reds", n=5) + 
    tm_borders(alpha=.5) 

tm_shape(mapEN) + 
    tm_fill("Result", palette = c("Red", "Blue")) + 
    tm_borders(alpha=.5)