Membuat Peta Kita Lebih Menarik

Mirip dengan membuat plot menggunakan ggplot2 atau memanipulasi data dengan dplyr, peta Anda perlu disimpan dalam sebuah objek jika akan dirujuk kembali di kode Anda nanti.

Berbicara tentang dplyr, operator %>% dapat meneruskan data ke rangkaian fungsi yang membuat peta leaflet.

ipeds %>% 
    leaflet()  %>% 
        addTiles() %>% 
        addCircleMarkers(popup = ~name, color = "#FF0000")

Piping membuat kode kita lebih mudah dibaca dan memungkinkan kita merujuk variabel menggunakan operator ~ alih-alih berulang kali menyebutkan data frame.

Argumen color pada addCircleMarkers() menerima nama warna atau kode heksadesimal. Misalnya, red atau #FF0000.

map telah dicetak untuk Anda. Perhatikan penanda lingkarannya hilang!

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Peta Interaktif dengan leaflet di R

Lihat Kursus

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Add circle markers with popups for college names
map %>% 
    addCircleMarkers(data = ca, radius = 2, popup = ___)

Edit dan Jalankan Kode

Peta Interaktif dengan leaflet di R

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.7+

96 reviews

Bab 1 akan memperkenalkan Anda pada paket htmlwidgets dan paket leaflet. Setelah pengantar ini, Anda akan membangun peta web interaktif pertama menggunakan leaflet. Melalui proses membuat peta pertama ini, Anda akan dikenalkan pada banyak fitur inti dari paket leaflet, termasuk menambahkan berbagai ubin peta, menetapkan titik pusat dan tingkat perbesaran, memplot satu titik berdasarkan koordinat lintang dan bujur, serta menyimpan peta leaflet sebagai objek. Bab 1 akan ditutup dengan melakukan geocoding kantor pusat DataCamp, dan membuat peta leaflet yang memplot kantor pusat tersebut serta menampilkan pop-up yang menjelaskan lokasinya.

Exercise 1: Pengantar leaflet Exercise 2: Memuat Library leaflet Exercise 3: Membuat Peta Web Interaktif Exercise 4: Ubin Peta Exercise 5: Provider Tiles Exercise 6: Menambahkan Tile Peta Kustom Exercise 7: Mengatur Tampilan Peta Bawaan Exercise 8: Peta dengan Tampilan I Exercise 9: Peta dengan Tampilan yang Lebih Sempit Exercise 10: Memplot Markas DataCamp Exercise 11: Tandai lokasinya Exercise 12: Menambahkan Popup dan Menyimpan Peta Anda

Pada Bab 4, Anda akan mempelajari cara memetakan poligon, yang dapat digunakan untuk mendefinisikan wilayah geografis (misalnya, kode pos, negara bagian, negara, dan sebagainya). Bab 4 akan dimulai dengan memplot kode pos di Carolina Utara yang berada pada kuartil teratas pendapatan rata-rata keluarga. Anda akan mempelajari cara menyesuaikan poligon dengan palet warna dan label. Bab 4 akan ditutup dengan menambahkan layer baru ke peta seluruh perguruan tinggi di Amerika yang menampilkan setiap kode pos dengan pendapatan rata-rata $200.000 atau lebih pada tahun pajak 2015. Melalui proses pemetaan kode pos, Anda akan mempelajari tentang data spasial secara umum, data geoJSON, simbol @, dan fungsi addPolygons(). Selain itu, Anda akan berkesempatan mempraktikkan berbagai opsi yang telah dipelajari pada bab-bab sebelumnya, seperti pop-up dan label, serta cara baru untuk menyesuaikan peta, seperti opsi highlight pada addPolygons().

Exercise 1: Data Spasial Exercise 2: Pengantar Data Spasial Exercise 3: Mengeksplorasi Data Spasial Exercise 4: Menggabungkan Data Spasial Exercise 5: Memetakan Poligon Exercise 6: Fungsi addPolygons()Exercise 7: Kode Pos Berpendapatan Tinggi di NC Exercise 8: Opsi addPolygon()Exercise 9: Mari Melakukan Logging Exercise 10: Menggabungkan Semuanya Exercise 11: Kode Pos Terkaya di Amerika Exercise 12: Peta Final Exercise 13: Terima kasih!