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Um exemplo de escala de intervalo

Vamos voltar ao seu gráfico da proporção da população entre 18 e 24 anos:

tm_shape(prop_by_age) +
  tm_raster("age_18_24", palette = vir) +
  tm_legend(position = c("right", "bottom"))

Seu gráfico estava problemático porque a maioria das proporções caiu no nível de cor mais baixo e, consequentemente, você não viu muitos detalhes no gráfico. Uma forma de resolver isso é: em vez de dividir o intervalo da sua variável em faixas de comprimento igual, você pode dividi-lo em categorias mais úteis.

Vamos começar replicando as faixas padrão do tmap: cinco categorias, cortadas usando quebras "pretty". Depois, você pode experimentar alguns dos outros métodos para dividir uma variável em intervalos. Usar a função classIntervals() diretamente dá um retorno rápido sobre quais serão as quebras, mas a melhor maneira de testar um conjunto de quebras é plotando.

(Como observação, outra maneira de resolver esse tipo de problema é buscar uma transformação da variável, de modo que faixas de comprimento igual na escala transformada sejam mais úteis.)

Este exercício faz parte do curso

Visualizando dados geoespaciais em R

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Instruções do exercício

  • Chame classIntervals() em values(prop_by_age[["age_18_24"]]) com n = 5 e style = "pretty". Percebeu o problema? 130.770 das suas células da grade acabam na primeira faixa.
  • Agora chame classIntervals() como acima, mas com style = "quantile".
  • Use as faixas de tamanho igual passando os argumentos n e style para a camada tm_raster() do seu gráfico.
  • Faça um histograma de values(prop_by_age[["age_18_24"]]). Onde você colocaria as quebras?
  • Crie suas próprias quebras em tm_raster() especificando breaks = c(0.025, 0.05, 0.1, 0.2, 0.25, 0.3, 1).
  • Salve seu gráfico final como um gráfico leaflet usando tmap_save() e o filename "prop_18-24.html".

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

mag <- viridisLite::magma(7)

library(classInt)

# Create 5 "pretty" breaks with classIntervals()



# Create 5 "quantile" breaks with classIntervals()



# Use 5 "quantile" breaks in tm_raster()
tm_shape(prop_by_age) +
  tm_raster("age_18_24", palette = mag) +
  tm_legend(position = c("right", "bottom"))

# Create histogram of proportions


# Use fixed breaks in tm_raster()
tm_shape(prop_by_age) +
  tm_raster("age_18_24", palette = mag,
    style = "fixed")

# Save your plot to "prop_18-24.html"
Editar e executar o código