Ich habe mit Choroplethen-Mapping-Techniken in R experimentiert und die Vorteile von ggplot2 für die Erstellung von schönen Diagrammen in einem leistungsstarken Datenanalysepaket genutzt.
Beim Mapping habe ich keine Ergebnisse erzielt, die mit denen vergleichbar sind, die ich routinemäßig von QGIS erhalte. Unter Verwendung von Datenflussdaten in Sheffield (vollständig replizierbare Daten und .qgs-Datei hier ) hat QGIS auf einfache Weise Folgendes erstellt:
Das Beste, was ich mit R (mit dem hier beschriebenen Code ) produzieren konnte, waren diese beiden Maps, die erste mit GISTools, die zweite mit ggplot2:
Für mich ist die Option ggplot2 weitaus attraktiver, wenn ich nur das Problem der fehlerhaften Zeilen lösen könnte (wahrscheinlich ein Problem mit dem Befehl fortify () oder nicht das Einlesen von Shapefiles mit readOGR (), wie hier beschrieben .)
Die Frage ist also zweifach: Ist die Option ggplot2 die beste Lösung für die Choroplethenzuordnung in R, und wenn ja, wie kann ich das Problem der fehlerhaften weißen Linien lösen?
Replizierbarer Code, um herauszufinden, was ich getan habe, ist hier .
Bearbeiten - Seitdem wird die Ausgabeoption von choropleth () attraktiver:
Die Hässlichkeit dieser Option kann verringert werden, indem mit höherer Auflösung exportiert und die Legende entfernt wird ( andere R-Legenden sind verfügbar). Es ist immer noch nicht gelungen, die Strichstärke zu ändern, aber es wird besser! Rote Linien stehen für Ströme in Zonen, in denen mehr als 5000 Personen beschäftigt sind.
