Erstellen eines choropleth in R Gewalttaten auf die Grafschaft in North Messen Carolina

Question

I Gewaltverbrechen von Kreis in North Carolina

Meine Daten-Set ein wenig so aussieht visualisieren möchten:

Subregion violent_crime

alamance 396.39 

alexander 130.38 

alleghany 137.48 

anson 513.65 

ashe 78.32 

avery 138.51 

beaufort 328.74 

... 

Hier ist mein Code - bisher nur die Karte von North Carolina und seine County-Linien visualisieren.

ich nur ggplot und Karten zu verwenden, wurde versucht, aber ich laufe in Sackgassen

... 

library(plotly) 

library(ggplot2) 

library(maps) 

library(dplyr) 

crime.df <- read.csv(file="B:/Data/visualization/violent_crimes.csv", header=TRUE, sep=",") 


vcdExtra::datasets 


nc <- subset(states, region == "north carolina") 

head(nc) 

counties <- map_data("county") 

nc_county <- subset(counties, region == "north carolina") 

head(nc_county) 


choropleth <- inner_join(nc_county, crime.df, by = "subregion") 

choropleth <- chloropleth[!duplicated(chloropleth$order),] 

ggplot(data = nc, mapping = aes(x = long, y = lat, group = group)) + 

    coord_fixed(1.2) + 

    geom_polygon(color = "black", fill = "gray") + 

    geom_polygon(data = nc_county, fill = NA, color = "white") + 

    geom_polygon(color = "black", fill = NA) 




... 

Dank!

Answer 1

library(ggplot2) 
library(dplyr) 

# Get NC counties 

nc_map <- tbl_df(map_data("county", region = "north carolina")) 

# Simulate data since you didn't use dput() as the R section of SO instructs you to do 

set.seed(1492) 
data_frame(
    subregion = unique(nc_map$subregion), 
    crime = sample(50:500, length(unique(nc_map$subregion))) 
) -> crime_df 

# Join the values to the map 

nc_map <- left_join(nc_map, crime_df) 

# Plot it 

ggplot() + 
    geom_polygon(data=nc_map, color="black", 
       aes(x=long, y=lat, group=subregion, fill=crime)) + 
    viridis::scale_fill_viridis(name="Crime ", direction=-1) + 
    coord_map("polyconic") + 
    ggthemes::theme_map() + 
    theme(legend.position="bottom") 

Bedenken Sie:

• Binning die Verbrechen Daten in ~ 5 Gruppen
• Sie Sicherung verwenden Pro-Kopf-info (bezogen auf Bevölkerung Kreis, da Sie konzentrieren on NC)
• Verwenden Sie dput() als die SO R Abschnitt anweist, damit Sie Daten
aufnehmen können
• Versuchen Sie, Fehler zu isolieren und bessere Fehlerbeschreibungen zu liefern
• Lesen Sie auf Projektionen und versuchen Sie, ggalt::coord_proj() mit diesem String PROJ.4 zu verwenden: +proj=aea +lat_1=34.0207760236743 +lat_2=36.37811477607033 +lon_0=-80.716552734375 gegen meinen faulen Ausweg Beispiel.