변수 별 SF LINESTRING의 색상 부분

debugcn 에 게시 Dev

네이트 밀러

I는 다른 부분의 색하고자 sf의 변수를 사용하여 스트링을 ggplot하고 geom_sf. 를 사용하여 비슷한 작업을 수행 할 수 geom_path있지만 geom_sf비슷한 접근 방식에서는 작동하지 않는 것 같습니다. 누군가 가능한 접근 방식을 제공 할 수 있습니까?

샘플 데이터

library(sf)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tibble)



df <- tibble(time = seq(1,21),
             lon = seq(-50,-30, 1) + rnorm(n = 21),
             lat = seq(10, 20, 0.5) + rnorm(n = 21),
             type = c(rep('A',5),rep('B',10), rep('A',6)))

tibble / dataframe 사용 :
tibble 및 기본 ggplot을 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다. 통합 group = 1하면 단일 선이 type. 이것은 내가 만들고 싶은 플롯 유형이지만 sf대신 객체를 사용합니다.

ggplot() +
  geom_path(data = df, 
            aes(lon, lat, color = type, group = 1))

사용 sf목적 / 선 스트링을

내가 선 스트링으로 캐스팅하는 경우를 사용 group_by하고 type난 두 개의 선 스트링으로 끝날

df_sf <- st_as_sf(df, coords = c('lon','lat')) %>%
  st_set_crs(.,value = 4326) %>%
  group_by(type) %>%
  summarize(do_union = TRUE) %>%
  st_cast(.,'LINESTRING')

그런 다음 아래 코드에서 변형을 수행하면 두 개의 개별 줄이 생기고 유형 = A 인 두 부분이 연결됩니다.

ggplot() +
  geom_sf(data = df_sf, 
            aes(color = type, group = 1))

접근 방식을 ggplot + geom_path()사용하여 유형 동작 을 달성하는 방법이 있습니까 geom_sf()(따라서 변수 등을 투영 할 수 있음)?

Z.Lin

여기 에서 선을 세그먼트로 분할하는 접근 방식을 찾았 지만 사용 사례에는 과잉 일 수 있습니다.

이 시도:

df_sf <- df %>%
  
  # ensure data is sorted along x-axis
  arrange(lon) %>%
  
  # detect each time type changes, & create a duplicate point with previous type
  mutate(change.type = tidyr::replace_na(lag(type) != type, FALSE)) %>%
  mutate(type = ifelse(change.type,
                       paste(lag(type), type, sep = ";"),
                       type) %>%
           strsplit(";")) %>%
  tidyr::unnest(cols = c(type)) %>%
  
  # create new group column that increments with every colour change
  mutate(change.type = tidyr::replace_na(lag(type) != type, FALSE)) %>%
  mutate(new.type = cumsum(change.type)) %>%
  
  st_as_sf(coords = c('lon', 'lat')) %>%
  st_set_crs(., value = 4326) %>%
  
  # group by both original type (for colour) & new type (for group)
  group_by(type, new.type) %>% 
  summarize(do_union = TRUE) %>%
  st_cast(.,'LINESTRING') %>%
  ungroup()

결과 비교

cowplot::plot_grid(
  ggplot() +
    geom_path(data = arrange(df, lon), 
              aes(lon, lat, color = type, group = 1), size = 1) +
    ggtitle("geom_path approach") +
    theme(legend.position = "bottom"),
  
  ggplot() +
    geom_sf(data = df_sf, 
            aes(color = type, group = new.type), size = 1) +
    ggtitle("geom_sf approach") +
    theme(legend.position = "bottom"),

  nrow = 1
)

데이터:

set.seed(123)
df <- tibble(time = seq(1,21),
             lon = seq(-50,-30, 1) + rnorm(n = 21),
             lat = seq(10, 20, 0.5) + rnorm(n = 21),
             type = c(rep('A', 5), rep('B', 10), rep('A', 6)))

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제

에서 수정2021-04-2

몇 마디 만하겠습니다

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