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Alles zusammenfügen

Du hast jetzt eine schöne Karte von Corvallis. Aber wie legst du die Standorte der Hausverkäufe darüber?

Ähnlich wie bei ggplot() kannst du einer ggmap()-Anweisung Datenebenen hinzufügen (z. B. + geom_point()). Wichtig ist jedoch: ggmap() setzt die Karte als Standard-Datensatz und legt auch die standardmäßigen ästhetischen Zuordnungen fest.

Das bedeutet: Wenn du eine Ebene aus etwas anderem als der Karte hinzufügen willst (z. B. sales), musst du sowohl die Argumente mapping als auch data beim jeweiligen Geom explizit angeben.

Wie sieht das aus? Du hast gesehen, wie du einen einfachen Plot der Verkäufe erstellen könntest:

ggplot(sales, aes(lon, lat)) + 
  geom_point()

Eine gleichwertige Art, denselben Plot zu spezifizieren, ist:

ggplot() + 
  geom_point(aes(lon, lat), data = sales)

Hier haben wir die Daten und das Mapping im Aufruf von geom_point() statt in ggplot() angegeben. Der Vorteil dieser Schreibweise: Du kannst ggplot() einfach durch einen Aufruf von ggmap() ersetzen und bekommst eine Karte im Hintergrund des Plots.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Geodaten in R visualisieren

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Anleitung zur Übung

Das Paket ggmap wurde bereits geladen und corvallis_map aus der vorherigen Übung steht in deinem Workspace bereit.

  • Schau dir zuerst das head() der Verkaufsdaten an. Erkennst du die Spalten, die den Standort der Häuser angeben?
  • Ersetze den Aufruf von ggplot() durch einen Aufruf von ggmap() mit corvallis_map.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Look at head() of sales


# Swap out call to ggplot() with call to ggmap()
ggplot() +
  geom_point(aes(lon, lat), data = sales)
Code bearbeiten und ausführen