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Agora você tem um bom mapa de Corvallis, mas como colocar as localizações das vendas de casas por cima?

Assim como em ggplot(), você pode adicionar camadas de dados a uma chamada ggmap() (por exemplo, + geom_point()). Porém, é importante notar que ggmap() define o mapa como o conjunto de dados padrão e também define os mapeamentos estéticos padrão.

Isso significa que, se você quiser adicionar uma camada a partir de algo diferente do mapa (por exemplo, sales), precisa especificar explicitamente os argumentos mapping e data no geom.

Como isso fica? Você já viu como criar um gráfico básico das vendas:

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

Uma forma equivalente de especificar o mesmo gráfico é:

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

Aqui, especificamos os dados e o mapeamento na chamada a geom_point() em vez de ggplot(). A vantagem de especificar o gráfico desse jeito é que você pode trocar ggplot() por uma chamada a ggmap() e obter um mapa como plano de fundo do gráfico.

Este exercício faz parte do curso

Visualizando dados geoespaciais em R

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Instruções do exercício

O pacote ggmap já foi carregado para você e corvallis_map, do exercício anterior, está disponível no seu workspace.

  • Primeiro, veja o head() dos dados de sales. Consegue identificar as colunas que especificam a localização das casas?
  • Troque a chamada a ggplot() por uma chamada a ggmap() com corvallis_map.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Look at head() of sales


# Swap out call to ggplot() with call to ggmap()
ggplot() +
  geom_point(aes(lon, lat), data = sales)
Editar e executar o código