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Filtrar los vecindarios

No necesitas todos esos vecindarios adicionales de Nueva York, así que vas a quedarte solo con los de New York County. ¡Ya sabes cómo hacerlo!

neighborhoods es un SpatialPolygonsDataFrame y, en el Capítulo 2, aprendiste a filtrar en función de una columna del slot data. La clave era crear un vector lógico y luego filtrar el SpatialPolygonsDataFrame como si fuera un data frame.

¿Cómo puedes identificar los vecindarios correctos? Prueba con:

head(neighborhoods@data)

CountyFIPS es un código numérico que identifica el condado. Si averiguas el código de New York County, podrás conservar solo las filas con ese valor.

Este ejercicio forma parte del curso

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Instrucciones del ejercicio

  • El objeto nyc_tracts_merge también tiene códigos de condado en la columna COUNTYFP. Obtén los valores con unique() para encontrar el código de New York County.
  • Filtra neighborhoods añadiendo una condición lógica que compruebe si neighborhoods$CountyFIPS tiene el valor correcto.
  • Edita tu gráfico para usar manhat_hoods en lugar de neighborhoods.
  • Añade una capa tm_text(), asignando text a "NTAName".

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

library(tmap)

# Find unique() nyc_tracts_merge$COUNTYFP


# Add logical expression to pull out New York County
manhat_hoods <- neighborhoods[___, ]

tm_shape(nyc_tracts_merge) +
  tm_fill(col = "estimate") +
  tm_shape(water) +
  tm_fill(col = "grey90") +
  # Edit to use manhat_hoods instead
  tm_shape(neighborhoods) +
  tm_borders() +
  # Add a tm_text() layer
Editar y ejecutar código