如何在R的空间叠加中包含夏威夷和阿拉斯加
赛勒斯·穆罕默德（Cyrus Mohammadian）
我在将人口统计数据点叠加到美国县地图上时遇到了一些麻烦。我能够很好地进行地图绘制，但没有显示夏威夷和阿拉斯加的数据。我已经确定了问题的根源-在我over执行命令之后。我的工作流程使用一个csv文件，该文件可在此处找到（https://www.dropbox.com/s/0arazi2n0adivzc/data.dem2.csv?dl=0）。这是我的工作流程：
#Load dependencies
devtools::install_github("hrbrmstr/albersusa")
library(albersusa)
library(dplyr)
library(rgeos)
library(maptools)
library(ggplot2)
library(ggalt)
library(ggthemes)
library(viridis)
#Read Data
df<-read.csv("data.dem.csv")
#Retreive polygon shapefile
counties_composite() %>%
subset(df$state %in% unique(df$state)) -> usa #Note I've checked here and Alaska is present, see below
#Subset just points and create spatial points object
pts <- df[,4:1]
pts<-as.data.frame(pts)
coordinates(pts) <- ~long+lat
proj4string(pts) <- CRS(proj4string(usa)) #Note I've checked here as welland Alaska is present still, see here
#Spatial overlay
b<-over(pts, usa) #This is where the problem arises: see here
b<-select(b, -state)
b<-bind_cols(df, b)
bind_cols(df, select(over(pts, usa), -state)) %>%
count(fips, wt=count) -> df
usa_map <- fortify(usa, region="tips")
ggplot()+
geom_map(data=usa_map, map=usa_map,
aes(long, lat, map_id=id),
color="#b2b2b2", size=0.05, fill="grey") +
geom_map(data=df, map=usa_map,
aes(fill=n, map_id=fips),
color="#b2b2b2", size=0.05) +
scale_fill_viridis(name="Count", trans="log10") +
gg + coord_map() +
theme_map() +
theme(legend.position=c(0.85, 0.2))
您可能会怀疑，最终输出不会显示阿拉斯加或夏威夷的数据。我不确定发生了什么，但看来oversp包中的命令是问题的根源。任何建议，不胜感激。
值得注意的是，这与在美国使用ggplot2和如何创建50个州地图（而不是仅48个州）的主题地图上找到“重定位阿拉斯加和夏威夷”时发现的问题不同。
这些问题彼此无关。这不是重复的。第一个问题是关于夏威夷和阿拉斯加的实际多边形的位置，正如您从我的地图中可以看到的那样，我没有这个问题。第二个链接是关于获取包括夏威夷和阿拉斯加的地图。同样，我的地图包括这两个地图，但是在我的数据处理工作流中的某个地方，这两个地图的数据都被删除了（特别是叠加功能）。请不要将其标记为重复项。
hrbrmstr
您需要做的比上一个答案还要多，因为复合shapefile（按其定义非常准确）将alaska和hawaii从其原始位置移开，这over()在尝试将点与多边形匹配时会错过它们。这很容易解决：
library(albersusa) # devtools::install_github("hrbrmstr/albersusa)
library(readr)
library(dplyr)
library(rgeos)
library(rgdal)
library(maptools)
library(ggplot2)
library(ggalt)
library(ggthemes)
library(viridis)
df <- read_csv("data.dem2.csv")
# need this for the composite map & no need to subset
usa <- counties_composite()
# need this for the "over" since the composite map totally
# messes with the lon/lat positions of alaska & hawaii
URL <- "http://eric.clst.org/wupl/Stuff/gz_2010_us_050_00_500k.json"
fil <- basename(URL)
if (!file.exists(fil)) download.file(URL, fil)
orig_counties <- readOGR(fil, "OGRGeoJSON", stringsAsFactors=FALSE)
# your new csv has an extra column at the beginning
pts <- as.data.frame(df[,3:2])
coordinates(pts) <- ~long+lat
proj4string(pts) <- CRS(proj4string(orig_counties))
# don't need to select out the duplicate col name anymore
# but we do need to create the FIPS code
bind_cols(df, over(pts, orig_counties)) %>%
mutate(fips=sprintf("%s%s", STATE, COUNTY)) %>%
count(fips, wt=count) -> df
usa_map <- fortify(usa, region="fips")
gg <- ggplot()
gg <- gg + geom_map(data=usa_map, map=usa_map,
aes(long, lat, map_id=id),
color="#b2b2b2", size=0.05, fill="white")
gg <- gg + geom_map(data=df, map=usa_map,
aes(fill=n, map_id=fips),
color="#b2b2b2", size=0.05)
gg <- gg + scale_fill_viridis(name="Count", trans="log10")
gg <- gg + coord_proj(us_aeqd_proj)
gg <- gg + theme_map()
gg <- gg + theme(legend.position=c(0.85, 0.2))
gg
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