Totul laolaltă
Acum ai o hartă frumoasă a orașului Corvallis, dar cum adaugi pe ea locațiile vânzărilor de case?
Similar cu ggplot(), poți adăuga straturi de date la un apel ggmap() (de exemplu, + geom_point()). Este important de reținut, însă, că ggmap() stabilește harta ca set de date implicit și definește, totodată, mapările estetice implicite.
Aceasta înseamnă că, dacă vrei să adaugi un strat dintr-o altă sursă decât harta (de exemplu, sales), trebuie să specifici explicit atât argumentele mapping, cât și data pentru geometrie.
Cum arată în practică? Ai văzut deja cum poți face un grafic de bază al vânzărilor:
ggplot(sales, aes(lon, lat)) +
geom_point()
O modalitate echivalentă de a specifica același grafic este:
ggplot() +
geom_point(aes(lon, lat), data = sales)
Aici, am specificat datele și maparea direct în apelul la geom_point(), nu în ggplot(). Avantajul acestei abordări este că poți înlocui ggplot() cu un apel la ggmap() și vei obține o hartă pe fundalul graficului.
Acest exercițiu face parte din cursul
Vizualizarea datelor geospațiale în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
Pachetul ggmap a fost deja încărcat, iar corvallis_map din exercițiul anterior este disponibil în spațiul tău de lucru.
- Mai întâi, aruncă o privire la
head()al datelor despre vânzări. Poți identifica coloanele care specifică locația casei? - Înlocuiește apelul la
ggplot()cu un apel laggmap()folosindcorvallis_map.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Look at head() of sales
# Swap out call to ggplot() with call to ggmap()
ggplot() +
geom_point(aes(lon, lat), data = sales)