Juntándolo todo
Ya tienes un buen mapa de Corvallis, pero ¿cómo superpones las ubicaciones de las ventas de casas?
Al igual que con ggplot(), puedes añadir capas de datos a una llamada a ggmap() (p. ej., + geom_point()). Sin embargo, es importante tener en cuenta que ggmap() establece el mapa como conjunto de datos predeterminado y también fija los mapeos estéticos por defecto.
Esto significa que si quieres añadir una capa que no provenga del mapa (p. ej., sales), debes especificar explícitamente tanto los argumentos mapping como data en el geom.
¿Cómo se ve esto? Ya viste cómo podrías hacer un gráfico básico de las ventas:
ggplot(sales, aes(lon, lat)) +
geom_point()
Una forma equivalente de definir el mismo gráfico es:
ggplot() +
geom_point(aes(lon, lat), data = sales)
Aquí hemos indicado los datos y el mapeo en la llamada a geom_point() en lugar de en ggplot(). La ventaja de definir el gráfico así es que puedes sustituir ggplot() por una llamada a ggmap() y obtener un mapa como fondo del gráfico.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización de datos geoespaciales en R
Instrucciones del ejercicio
El paquete ggmap ya está cargado y corvallis_map del ejercicio anterior está disponible en tu espacio de trabajo.
- Primero, echa un vistazo al
head()de los datos desales. ¿Ves las columnas que indican la ubicación de la vivienda? - Sustituye la llamada a
ggplot()por una llamada aggmap()concorvallis_map.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Look at head() of sales
# Swap out call to ggplot() with call to ggmap()
ggplot() +
geom_point(aes(lon, lat), data = sales)