Zacznij terazZacznij za darmo

Składamy wszystko razem

Masz już ładną mapę Corvallis – ale jak dodać na niej lokalizacje sprzedanych domów?

Podobnie jak w przypadku ggplot(), możesz dodawać warstwy danych do wywołania ggmap() (np. + geom_point()). Ważne jest jednak, że ggmap() ustawia mapę jako domyślny zbiór danych i jednocześnie definiuje domyślne mapowania estetyczne.

Oznacza to, że jeśli chcesz dodać warstwę opartą na innych danych (np. sales), musisz jawnie podać zarówno argument mapping, jak i data w wywołaniu geoma.

Jak to wygląda w praktyce? Widziałeś już, jak zrobić prosty wykres sprzedaży:

ggplot(sales, aes(lon, lat)) + 
  geom_point()

Równoważny sposób zapisania tego samego wykresu to:

ggplot() + 
  geom_point(aes(lon, lat), data = sales)

Tutaj dane i mapowanie zostały podane bezpośrednio w wywołaniu geom_point(), a nie ggplot(). Zaletą takiego podejścia jest to, że możesz zastąpić ggplot() wywołaniem ggmap() i uzyskać mapę jako tło wykresu.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wizualizacja danych geoprzestrzennych w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Pakiet ggmap jest już wczytany, a obiekt corvallis_map z poprzedniego ćwiczenia jest dostępny w twoim środowisku.

  • Na początek sprawdź head() danych sprzedaży. Czy widzisz kolumny określające lokalizację domu?
  • Zastąp wywołanie ggplot() wywołaniem ggmap() z argumentem corvallis_map.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Look at head() of sales


# Swap out call to ggplot() with call to ggmap()
ggplot() +
  geom_point(aes(lon, lat), data = sales)
Edytuj i uruchom kod