R geom_point против geom_line против geom_path для шейп-файла штатов США - PullRequest
Новая
       7

R geom_point против geom_line против geom_path для шейп-файла штатов США

0 голосов
/ 17 апреля 2020

[Штат США с geom_path] [1] [Штат США с geom_point] [2] Я использую R для наложения файла формы штатов США над файлом формы области огаллала. В идеале я хотел бы иметь границы формы в виде линии, но я получаю плохо сформированную карту, когда пытаюсь это сделать (на рисунках), но когда я пытаюсь использовать geom_point, все работает нормально. Может кто-нибудь объяснить, пожалуйста, что я делаю не так. [Штат США с geom_line] [3] 


OG_HUC = read.csv("input/Ogallala_huc.csv")
OG_table =right_join(HUC8_map.df,OG_HUC,by = c("HUC_CODE"="HUC8"))
#OG_table = merge(HUC8_map.df,OG_HUC,by = "HUC8", sort = FALSE)
OG_table[is.na(OG_table)] = 0
#write.csv(OG_table,'OG_table.csv')


State <- readOGR( 
  dsn= paste0(getwd(),"/input/State") , 
  layer="states"
)
State_map <- spTransform(State, CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
State_map@data$id = rownames(State_map@data)
State_map.points = fortify(State_map, region="id")

centroids.df <- as.data.frame(coordinates(State_map))
names(centroids.df) <- c("Longitude", "Latitude")  #more sensible column names

State_map.df1 = merge(State_map.points, State_map@data, by="id")
State_map.df2 = data.frame(id = State_map@data$id, State_map@data, centroids.df)




ggplot()+geom_polygon(data=OG_table,aes(x = long, y = lat, group=group),fill="lightskyblue",col="black", alpha = 0.3) +
  geom_text(data = State_map.df2, aes(Longitude, Latitude, label=STATE_ABBR),col="black")+
  #geom_path(data = OG_table, aes(long, lat, group=group),color="black") +
  geom_point(data = State_map.df1, aes(long, lat, label=STATE_ABBR),color="black")+
  coord_map(xlim = c(-108,-95),ylim = c(31,45))+
  scale_fill_identity()
```enter image description here 


  [1]: https://i.stack.imgur.com/7XzeB.png
  [2]: https://i.stack.imgur.com/9tAB8.png
  [3]: https://i.stack.imgur.com/MtgXs.png

1 Ответ

0 голосов
/ 17 апреля 2020

Попробуйте: 

Library (maps) 

Your_data %>% ggplot (aes(lat, lon)) + 
                    Borders ("states") +
                    geom_polygon()
...