Lass uns loggen
Schauen wir uns die Quartile der durchschnittlichen Postleitzahl-Einkommen in NC an.
summary(high_inc$mean_income)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
55947 62380 71655 83682 90695 550849
Die Spannweite beträgt fast 500.000 $. Allerdings liegt der Median deutlich näher am Minimum als am Maximum, was auf eine Rechtsschiefe hindeutet. Da die Variable für das durchschnittliche Einkommen außergewöhnlich große Werte enthält, ist der kontinuierliche Farbverlauf nicht sehr hilfreich. Durch das Logarithmieren einer rechtsschiefen Variable werden große Werte näher zum Mittelwert gezogen und die Verteilung wird symmetrischer.
Das Logarithmieren des durchschnittlichen Einkommens auf unserer Karte erhöht die Variation im Farbverlauf über die Postleitzahlen mit hohem Einkommen und ermöglicht eine bessere Visualisierung der Verteilung des durchschnittlichen Einkommens im gesamten Bundesstaat.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Interaktive Karten mit leaflet in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Erstelle eine logarithmierte Version der Farbpalette nc_pal.
- Wende die logarithmierte Farbpalette auf die
leaflet-Karte an. - Kommentiere die Kartenkachel in der
leaflet-Karte aus, um die Variation im durchschnittlichen Einkommen besser zu erkennen (füge ein # ohne Leerzeichen vor der Funktion ein, die die Kartenkachel hinzufügt).
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Use the log function to create a new version of nc_pal
nc_pal <- colorNumeric("YlGn", domain = ___(high_inc@data$mean_income))
# comment out the map tile
high_inc %>%
leaflet() %>%
___addProviderTiles("CartoDB") %>%
# apply the new nc_pal to the map
addPolygons(weight = 1, color = ~nc_pal(___(mean_income)), fillOpacity = 1,
label = ~paste0("Mean Income: ", dollar(mean_income)),
highlightOptions = highlightOptions(weight = 5, color = "white", bringToFront = TRUE))