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Die Stärken von ggplot2 nutzen

Du hast gesehen, dass du einem ggmap()-Plot weitere Ebenen hinzufügen kannst, indem du geom_***()-Ebenen ergänzt und Daten sowie Mappings explizit angibst. Dieser Ansatz hat jedoch zwei große Nachteile: Auch alle weiteren Ebenen müssen Daten und Mappings angeben, und Facetting funktioniert überhaupt nicht.

Zum Glück bietet ggmap() einen Ausweg: das Argument base_layer. Du kannst base_layer einen normalen ggplot()-Aufruf übergeben, der die Standarddaten und -mappings für alle Ebenen festlegt.

Zum Beispiel hätte der initiale Plot:

ggmap(corvallis_map) +
  geom_point(data = sales, aes(lon, lat))

stattdessen so aussehen können:

ggmap(corvallis_map, 
    base_layer = ggplot(sales, aes(lon, lat))) +
  geom_point()

Indem du aes(x, y) und data aus der ursprünglichen geom_point()-Funktion in den ggplot()-Aufruf innerhalb von ggmap() verschiebst, kannst du Facets oder zusätzliche Ebenen auf die übliche ggplot2-Art hinzufügen.

Probieren wir’s aus.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Geodaten in R visualisieren

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Use base_layer argument to ggmap() to specify data and x, y mappings
ggmap(corvallis_map_bw, ___) +
  geom_point(data = sales, aes(lon, lat, color = year_built))
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