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Filtrer les quartiers

Vous n’avez pas besoin de tous les autres quartiers de New York ; filtrez uniquement ceux du comté de New York. Vous savez déjà comment faire !

neighborhoods est un SpatialPolygonsDataFrame et, au chapitre 2, vous avez appris à filtrer selon une colonne de l’emplacement data. L’idée clé consistait à créer un vecteur logique, puis à filtrer le SpatialPolygonsDataFrame comme un data frame.

Comment repérer les bons quartiers ? Examinez :

head(neighborhoods@data)

CountyFIPS est un code numérique qui identifie le comté. Si vous trouvez le code du comté de New York, vous pourrez ne conserver que les lignes ayant cette valeur.

Cet exercice fait partie du cours

Visualiser des données géospatiales avec R

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Instructions

  • L’objet nyc_tracts_merge contient aussi des codes de comté dans la colonne COUNTYFP. Affichez les valeurs avec unique() pour trouver le code du comté de New York.
  • Filtrez neighborhoods en ajoutant une condition logique qui teste si neighborhoods$CountyFIPS a la bonne valeur.
  • Modifiez votre graphique pour utiliser manhat_hoods au lieu de neighborhoods.
  • Ajoutez une couche tm_text() en associant text à "NTAName".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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
Modifier et exécuter le code