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Aprovecha las fortalezas de ggplot2

Ya has visto que puedes añadir capas a un gráfico de ggmap() agregando capas geom_***() y especificando explícitamente los datos y los mapeos, pero este enfoque tiene dos grandes inconvenientes: las capas adicionales también deben especificar los datos y los mapeos, y el facetado no funcionará en absoluto.

Por suerte, ggmap() ofrece una forma de evitar estos inconvenientes: el argumento base_layer. Puedes pasar a base_layer una llamada normal a ggplot() que defina los datos y mapeos predeterminados para todas las capas.

Por ejemplo, el gráfico inicial:

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

podría haber sido en su lugar:

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

Al mover aes(x, y) y data de la función inicial geom_point() a la llamada a ggplot() dentro de ggmap(), puedes añadir facets o capas extra de la forma habitual de ggplot2.

Vamos a probarlo.

Este ejercicio forma parte del curso

Visualización de datos geoespaciales en R

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ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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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