Eksploracja danych przestrzennych

Slot data w obiekcie shp przechowuje ramkę danych, z którą już mieliśmy do czynienia. Ponieważ jednak jest ona zapisana wewnątrz obiektu SpatialPolygonsDataFrame, dostęp do niej wygląda nieco inaczej – używamy operatora @.

glimpse(shp@data) 

Observations: 808
Variables: 2
$ GEOID10 <fct> 27925, 28754, 28092...
$ ALAND10 <fct> 624688620, 223734670, 317180853 ...

Nasza ramka danych zawiera 808 obserwacji i dwie zmienne:

GEOID10: kod pocztowy każdego wielokąta
ALAND10: powierzchnia każdego wielokąta (w metrach kwadratowych)

To ćwiczenie jest częścią kursu

Interaktywne mapy z leaflet w R

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Glimpse the data slot of shp
glimpse(shp___data)

Edytuj i uruchom kod

To ćwiczenie jest częścią kursu

Interaktywne mapy z leaflet w R

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.7+

96 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Rozdział 1 zapozna uczących się z pakietami htmlwidgets i leaflet. Po tym wprowadzeniu stworzysz swoją pierwszą interaktywną mapę internetową z użyciem leaflet. W trakcie tego procesu poznasz wiele podstawowych funkcji pakietu leaflet: dodawanie różnych kafelków mapy, ustawianie punktu centralnego i poziomu powiększenia, nanoszenie pojedynczych punktów na podstawie współrzędnych geograficznych oraz zapisywanie map leaflet jako obiektów. Rozdział 1 zakończy się geokodowaniem siedziby DataCamp i stworzeniem mapy leaflet z jej lokalizacją oraz wyskakującym okienkiem opisującym to miejsce.

Exercise 1: Wprowadzenie do leaflet Exercise 2: Wczytywanie biblioteki leaflet Exercise 3: Tworzenie interaktywnej mapy internetowej Exercise 4: Kafelki mapy Exercise 5: Kafelki dostawców Exercise 6: Dodawanie niestandardowego kafelka mapy Exercise 7: Ustawianie domyślnego widoku mapy Exercise 8: Mapa z widokiem I Exercise 9: Mapa z węższym widokiem Exercise 10: Nanoszenie siedziby DataCamp na mapę Exercise 11: Zaznacz to Exercise 12: Dodawanie okienek popup i zapisywanie mapy

W rozdziale 2 rozbudujesz mapę leaflet z rozdziału 1, tworząc interaktywną mapę internetową wszystkich czteroletnich uczelni w Kalifornii. Po naniesieniu setek punktów na interaktywną mapę leaflet nauczysz się dostosowywać znaczniki. W tym rozdziale poznasz też sposób na kodowanie znaczników kolorami na podstawie zmiennej jakościowej.

Exercise 1: Wprowadzenie do danych IPEDS Exercise 2: Porządkowanie mapy bazowej Exercise 3: Eksploracja danych IPEDS Exercise 4: Eksploracja danych IPEDS II Exercise 5: Mapowanie uczelni w Kalifornii Exercise 6: Uczelnie w Kalifornii Exercise 7: Miasto uczelni Exercise 8: Markery kołowe Exercise 9: Etykiety i pop-upy Exercise 10: Ożywiamy mapę Exercise 11: Która uczelnia w Kalifornii leży najdalej na północ?Exercise 12: Lepsze wyskakujące okienka Exercise 13: Zamiana wyskakujących okienek na etykiety Exercise 14: Kodowanie kolorami uczelni Exercise 15: Tworzenie palety kolorów za pomocą colorFactor Exercise 16: Legendarna mapa

W rozdziale 3 rozbudujesz mapę wszystkich czteroletnich uczelni w Kalifornii, tworząc mapę obejmującą wszystkie uczelnie w Stanach Zjednoczonych. W sekcji 3.1 powtórzysz i rozwiniesz materiał z rozdziału 2. Następnie ponownie naniesieszuczelnie na mapę leaflet według sektora (publiczny, prywatny lub komercyjny), używając grup, które umożliwią użytkownikom przełączanie widoczności poszczególnych kategorii. W sekcji 3.3 nauczysz się dodawać wiele map bazowych, między którymi użytkownicy będą mogli się przełączać.

Exercise 1: Pakiet Leaflet Extras Exercise 2: Środek Ameryki Exercise 3: Budowanie bazy Exercise 4: Na południu Exercise 5: Grupy nakładek Exercise 6: Mapowanie uczelni publicznych Exercise 7: Mapa uczelni publicznych i prywatnych Exercise 8: Mapa wszystkich uczelni Exercise 9: Grupy bazowe Exercise 10: Zmień mapę bazową Exercise 11: Łączymy wszystko w całość Exercise 12: Efekty specjalne Exercise 13: Dodawanie efektu specjalnego Exercise 14: Podejście z klastrowaniem

W rozdziale 4 nauczysz się tworzyć mapy wielokątów, które służą do wyznaczania obszarów geograficznych (np. kodów pocztowych, stanów, krajów itp.). Rozdział 4 rozpocznie się od naniesienia na mapę kodów pocztowych w Karolinie Północnej należących do górnego kwartyla średnich dochodów rodzinnych. Nauczysz się dostosowywać wielokąty za pomocą palet kolorów i etykiet. Rozdział zakończy się dodaniem nowej warstwy do mapy wszystkich uczelni w Ameryce – warstwy pokazującej kody pocztowe ze średnim dochodem wynoszącym co najmniej 200 000 USD w roku podatkowym 2015. Podczas pracy z kodami pocztowymi poznasz ogólne zagadnienia dotyczące danych przestrzennych, dane geoJSON, symbol `@` oraz funkcję `addPolygons()`. Będziesz mieć też okazję do ćwiczenia opcji poznanych w poprzednich rozdziałach, takich jak wyskakujące okienka i etykiety, a także nowych sposobów dostosowywania map – na przykład opcji `highlight` w funkcji `addPolygons()`.

Exercise 1: Dane przestrzenne Exercise 2: Wprowadzenie do danych przestrzennych Exercise 3: Eksploracja danych przestrzennych

Bieżące ćwiczenie

Exercise 4: Łączenie danych przestrzennych Exercise 5: Mapowanie wielokątów Exercise 6: Funkcja addPolygons()Exercise 7: Kody pocztowe NC z wysokimi dochodami Exercise 8: Opcje addPolygons()Exercise 9: Czas na logarytmowanie Exercise 10: Składamy wszystko w całość Exercise 11: Najbogatsze kody pocztowe w Ameryce Exercise 12: Mapa finałowa Exercise 13: Dziękujemy!