R Language
地理的地図の紹介

前書き

パッケージマップからのmap（）による基本的なマップ作成

パッケージmapsの関数map()は、Rを使用してマップを作成するための簡単な出発点を提供します。

基本的な世界地図は次のように描くことができます：

require(maps)
map()

アウトラインの色は、カラーパラメータcolカラーの文字名または16進値のいずれかに設定することで変更できます。

require(maps)
map(col = "cornflowerblue")

色と陸地を埋めるためにcol我々が設定することができますfill = TRUE ：

require(maps)
map(fill = TRUE, col = c("cornflowerblue"))

fill = TRUEも設定されている場合、任意の長さのベクトルをcolことができます：

require(maps)
map(fill = TRUE, col = c("cornflowerblue", "limegreen", "hotpink"))

上記の例では、 colからのcolは、領域を表すマップのポリゴンに任意に割り当てられ、ポリゴンよりも色が少ない場合は色がリサイクルされます。

カラーコードを使用して、凡例に任意に記述できる統計変数を表すこともできます。そのようにして作成された地図は、「choropleth」として知られています。

次のchoroplethの例では、 databaseが"county"と"state"のmap()最初の引数を、 unempとcounty.fipsデータセットのデータを使用してカラーコードの失業に設定しています。

require(maps)
if(require(mapproj)) {    # mapproj is used for  projection="polyconic"
  # color US county map by 2009 unemployment rate
  # match counties to map using FIPS county codes
  # Based on J's solution to the "Choropleth Challenge"
  # Code improvements by Hack-R (hack-r.github.io)
  
  # load data
  # unemp includes data for some counties not on the "lower 48 states" county
  # map, such as those in Alaska, Hawaii, Puerto Rico, and some tiny Virginia
  #  cities
  data(unemp)
  data(county.fips)
  
  # define color buckets
  colors = c("paleturquoise", "skyblue", "cornflowerblue", "blueviolet", "hotpink", "darkgrey")
  unemp$colorBuckets <- as.numeric(cut(unemp$unemp, c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 100)))
  leg.txt <- c("<2%", "2-4%", "4-6%", "6-8%", "8-10%", ">10%")
  
  # align data with map definitions by (partial) matching state,county
  # names, which include multiple polygons for some counties
  cnty.fips <- county.fips$fips[match(map("county", plot=FALSE)$names,
                                      county.fips$polyname)]
  colorsmatched <- unemp$colorBuckets[match(cnty.fips, unemp$fips)]
  
  # draw map
  par(mar=c(1, 1, 2, 1) + 0.1)
  map("county", col = colors[colorsmatched], fill = TRUE, resolution = 0,
      lty = 0, projection = "polyconic")
  map("state", col = "white", fill = FALSE, add = TRUE, lty = 1, lwd = 0.1,
      projection="polyconic")
  title("unemployment by county, 2009")
  legend("topright", leg.txt, horiz = TRUE, fill = colors, cex=0.6)
}

Google Vizを使った50州地図と高度なコレラ

一般的な質問は、50のすべてのアメリカの州（アラスカとハワイが並置されている本土）を記述している場合のように、物理的に別々の地理的領域を同じ地図上に並置する方法です。

魅力的な50州地図を作成することは、Googleマップを活用すると簡単です。 GoogleのAPIへのインタフェースは、パッケージが含まgoogleVis 、 ggmap 、およびRgoogleMaps 。

require(googleVis)

G4 <- gvisGeoChart(CityPopularity, locationvar='City', colorvar='Popularity',
                   options=list(region='US', height=350, 
                                displayMode='markers',
                                colorAxis="{values:[200,400,600,800],
                                 colors:[\'red', \'pink\', \'orange',\'green']}")
) 
plot(G4)

関数gvisGeoChart()は、パッケージmaps map()などの古いマッピングメソッドと比較して、コレオレンスを作成するためにはるかに少ないコーディングを必要としmaps 。 colorvarパラメータを使用すると、 locationvarパラメータで指定されたレベルで統計変数を簡単にcolorvarことができます。 optionsとしてリストに渡されるさまざまなオプションは、サイズ（ height ）、形状（ markers ）、色分け（ colorAxisおよびcolors ）などのマップの詳細のカスタマイズを可能にします。

インタラクティブプロットマップ

plotlyパッケージは、地図などのインタラクティブプロット、多くの種類のことができます。 plotly地図を作成する方法はいくつかあります。どちらのマップデータを自分で供給（経由plot_ly()またはggplotly()の「ネイティブ」マッピング機能を使用する（経由plot_geo()またはplot_mapbox()両方の、あるいは組み合わせ。自分でマップを提供する例は次のようになります。

library(plotly)
map_data("county") %>%
    group_by(group) %>%
    plot_ly(x = ~long, y = ~lat) %>%
    add_polygons() %>%
    layout(
        xaxis = list(title = "", showgrid = FALSE, showticklabels = FALSE),
        yaxis = list(title = "", showgrid = FALSE, showticklabels = FALSE)
    )

両方のアプローチの組み合わせのために、スワップplot_ly()のためplot_geo()またはplot_mapbox()上記の例で。より多くの例については、 プロットの本を参照してください。

次の例は、 layout.geo属性を利用してマップの美しさとズームレベルを設定する「厳密にネイティブ」なアプローチです。また、 mapsのデータベースworld.citiesを使用してブラジルの都市をフィルタリングし、それらを「ネイティブ」マップの上にプロットします。

主な変数： pophは都市とその人口（マウスのホバー上に表示される）を持つテキストです。 qは、人口の分位数からの順序付けられた因子です。 geはマップのレイアウトに関する情報があります。詳細については、 パッケージのドキュメントを参照してください。

library(maps)
dfb <- world.cities[world.cities$country.etc=="Brazil",]
library(plotly)
dfb$poph <- paste(dfb$name, "Pop", round(dfb$pop/1e6,2), " millions")
dfb$q <- with(dfb, cut(pop, quantile(pop), include.lowest = T))
levels(dfb$q) <- paste(c("1st", "2nd", "3rd", "4th"), "Quantile")
dfb$q <- as.ordered(dfb$q)

ge <- list(
  scope = 'south america',
  showland = TRUE,
  landcolor = toRGB("gray85"),
  subunitwidth = 1,
  countrywidth = 1,
  subunitcolor = toRGB("white"),
  countrycolor = toRGB("white")
)

plot_geo(dfb, lon = ~long, lat = ~lat, text = ~poph,
    marker = ~list(size = sqrt(pop/10000) + 1, line = list(width = 0)),
    color = ~q, locationmode = 'country names') %>%
layout(geo = ge, title = 'Populations<br>(Click legend to toggle)')

リーフレットを使った動的HTMLマップの作成

リーフレットは、ウェブ用のダイナミックマップを作成するためのオープンソースのJavaScriptライブラリです。 RStudioは、 htmlwidgetsで構築されたleafletパッケージから利用可能なリーフレット用のRバインディングをhtmlwidgets 。リーフレットマップは、 RMarkdownとShinyエコシステムとうまく統合されています。

マップは、 leaflet()関数を使用してマップを初期化し、マップレイヤを追加（または削除）する関数を使用してパイプされます。ポップアップを持つマーカーからポリゴンまで、多くの種類のレイヤーが利用できます。渡されたdata.frame中の変数leaflet()関数スタイルを介してアクセスされている~引用。

state.nameおよびstate.centerデータセットをマップするには：

library(leaflet)

data.frame(state.name, state.center) %>% 
    leaflet() %>% 
    addProviderTiles('Stamen.Watercolor') %>% 
    addMarkers(lng = ~x, lat = ~y, 
               popup = ~state.name, 
               clusterOptions = markerClusterOptions())

（スクリーンショット：動的バージョンはクリックしてください）

Shinyアプリケーションの動的リーフレットマップ

リーフレットパッケージは、シャイニーと整数になるように設計されています

UIでは、あなたは、呼び出しleafletOutput()し、サーバーにあなたが呼び出すrenderLeaflet()

library(shiny)
library(leaflet)

ui <- fluidPage(
    leafletOutput("my_leaf")
)

server <- function(input, output, session){
    
    output$my_leaf <- renderLeaflet({
        
        leaflet() %>%
            addProviderTiles('Hydda.Full') %>%
            setView(lat = -37.8, lng = 144.8, zoom = 10)
        
    })
    
}

shinyApp(ui, server)

ただし、 renderLeaflet式に影響する反応入力は、反応要素が更新されるたびにマップ全体が再描画されます。

したがって、既に実行されているマップを変更するには、 leafletProxy()関数を使用する必要があります。

通常、 leafletを使用してマップの静的な側面を作成し、 leafletProxyを使用して動的要素を管理します。たとえば、次のようになります。

library(shiny)
library(leaflet)

ui <- fluidPage(
    sliderInput(inputId = "slider", 
                label = "values",
                min = 0,
                max = 100,
                value = 0,
                step = 1),
    leafletOutput("my_leaf")
)

server <- function(input, output, session){
    set.seed(123456)
    df <- data.frame(latitude = sample(seq(-38.5, -37.5, by = 0.01), 100),
                     longitude = sample(seq(144.0, 145.0, by = 0.01), 100),
                     value = seq(1,100))
        
    ## create static element
    output$my_leaf <- renderLeaflet({
        
        leaflet() %>%
            addProviderTiles('Hydda.Full') %>%
            setView(lat = -37.8, lng = 144.8, zoom = 8)
        
    })
    
    ## filter data
    df_filtered <- reactive({
        df[df$value >= input$slider, ]
    })
    
    ## respond to the filtered data
    observe({

        leafletProxy(mapId = "my_leaf", data = df_filtered()) %>%
            clearMarkers() %>%   ## clear previous markers
            addMarkers()
    })
    
}

shinyApp(ui, server)