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neighborhoods の抽出

ニューヨーク全体の不要な neighborhood は必要ありません。New York County の neighborhood だけに絞り込みましょう。やり方はもうご存じですね。

neighborhoods は SpatialPolygonsDataFrame で、Chapter 2 で data スロットの列に基づいてサブセット化する方法を学びました。ポイントは、論理ベクトルを作り、SpatialPolygonsDataFrame をデータフレームのようにサブセット化することでした。

正しい neighborhood をどう見分けますか？次を確認してください。

head(neighborhoods@data)

CountyFIPS は郡を識別する数値コードです。New York County のコードがわかれば、その値の行だけを残せます。

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演習の手順

  • nyc_tracts_merge オブジェクトにも、列 COUNTYFP に郡コードがあります。New York County のコードを見つけるために unique() の値を確認してください。
  • neighborhoods$CountyFIPS が正しい値かどうかを判定する論理式を追加して、neighborhoods をサブセット化してください。
  • プロットを編集して、neighborhoods の代わりに manhat_hoods を使ってください。
  • tm_text() レイヤーを追加し、text を "NTAName" にマッピングしてください。

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。

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
コードを編集して実行