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ログ変換してみましょう

NC の郵便番号ごとの平均所得の四分位数を見てみましょう。

summary(high_inc$mean_income)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  55947   62380   71655   83682   90695  550849

レンジはほぼ $500,000 です。しかし、中央値は最大値よりも最小値にずっと近く、右に歪んでいることがわかります。平均所得の変数には非常に大きな値が含まれているため、連続のカラ―グラデーションでは見づらくなります。右に歪んだ変数をログ変換すると、大きな値が平均に近づき、より対称的な分布になります。

地図上で平均所得をログ変換すると、高所得の郵便番号間でカラ―グラデーションの変化が大きくなり、州全体の平均所得分布をより見やすく可視化できます。

この演習はコースの一部です

R で作る leaflet のインタラクティブマップ

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演習の手順

  • nc_pal カラーパレットのログ版を作成します。
  • そのログ変換したカラーパレットを leaflet マップに適用します。
  • 平均所得の変化を見やすくするため、leaflet マップのタイルをコメントアウトします（タイルを追加する関数の直前にスペースなしの # を付けます）。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Use the log function to create a new version of nc_pal
nc_pal <- colorNumeric("YlGn", domain = ___(high_inc@data$mean_income))

# comment out the map tile
high_inc %>%
  leaflet() %>%
  ___addProviderTiles("CartoDB") %>%
  # apply the new nc_pal to the map
  addPolygons(weight = 1, color = ~nc_pal(___(mean_income)), fillOpacity = 1,
              label = ~paste0("Mean Income: ", dollar(mean_income)),
              highlightOptions = highlightOptions(weight = 5, color = "white", bringToFront = TRUE))
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