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동네 서브셋 만들기

뉴욕의 모든 동네가 필요하지는 않으니, New York County에 있는 동네만 골라 보겠습니다. 이미 방법을 배우셨죠!

neighborhoods는 SpatialPolygonsDataFrame이고, 2장에서 data 슬롯의 열을 기준으로 서브셋하는 법을 배웠습니다. 핵심은 논리 벡터를 만든 다음 SpatialPolygonsDataFrame을 데이터 프레임처럼 서브셋하는 것이었죠.

올바른 동네를 어떻게 식별할 수 있을까요? 아래를 확인해 보세요:

head(neighborhoods@data)

CountyFIPS는 카운티를 식별하는 숫자 코드입니다. New York County의 코드를 알아내면, 그 값이 있는 행만 남길 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 지리공간 데이터 시각화하기

강의 보기

연습 안내

  • nyc_tracts_merge 객체에도 COUNTYFP 열에 카운티 코드가 있습니다. unique() 값을 확인해 New York County의 코드를 찾으세요.
  • neighborhoods$CountyFIPS가 올바른 값을 갖는지 검사하는 논리를 추가해 neighborhoods를 서브셋하세요.
  • 그래프에서 neighborhoods 대신 manhat_hoods를 사용하도록 코드를 수정하세요.
  • tm_text() 레이어를 추가하고, text를 "NTAName"에 매핑하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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
코드 편집 및 실행