京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言做地图上的分析
R和ggplot可视化功能非常强大,了解了一下其中的地图做法,发现R做世界地图、美国地图非常容易,但做中国地图就太麻烦了,需要自己DIY。
DIY也有多种方式,但网络上各种帖子教程的出图效果都不太理想,达不到工作用要求。下面是我的摸索过程,记录如下备忘,也请教于R老师们。
0、引子
R里有个绘制地图的maps包,加载后即可绘制地图,试一下以下命令:
library(maps)
map()
即可画出一个世界地图。再试试:
map("state")
map("county")
可分别画出美国分州和分county的地图,真是不费吹灰之力。
可是,要画一幅中国地图,就没有这么容易了,需要先加载一个mapdata包:
library(mapdata)
map("china")
但发现居然还是没有重庆的地图,太坑爹了,没法用,只有自己构造中国地图了。下面开始进入正题,如何用R绘制中国分省热力地图。
1、准备地图数据
先要找到中国地图数据文件。到国家基础地理信息中心的网站(http://nfgis.nsdi.gov.cn)下载官方空间文件,但这个政府网站总是打不开!你可到微信公众号 iamExcelPro 发送 shapefile 获得下载地址,我是雷锋。解压到 c:/rstudy 目录,有3个文件,都是需要的。
加载maptools包,读取空间文件:
library("maptools")
china_map = readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") # 读取地图空间数据
plot一下看看,是一幅中国地图,有重庆,还包括南海的岛屿,政府数据就是严谨一些:
plot(china_map)
但地图投影方式不对,看起来太扁了,完全不是我们常见的昂首雄鸡状。
加载ggplot2包,用ggplot绘制,并使用polyconic投影方式,显示正常。
library(ggplot2)
ggplot(china_map,aes(x=long,y=lat,group=group)) +
geom_polygon(fill="white",colour="grey") +
coord_map("polyconic")
现在地图是可用的了,但还需要加载和拼接行政信息,以便能与业务数据映射。
x <- china_map@data #读取行政信息
xs <- data.frame(x,id=seq(0:924)-1) #含岛屿共925个形状
library(ggplot2)
china_map1 <- fortify(china_map) #转化为数据框
library(plyr)
china_map_data <- join(china_map1, xs, type = "full") #合并两个数据框
提示:Joining by: id
看不懂?没关系,过了就行。
2、准备业务数据
网上教程居然都是在命令行里输入数据,也很坑爹。我们还是从Excel表格转存来得方便。
按以下格式准备好指标数据,并存为csv格式文件。不直接读取xlsx文件是因为需要装的包比较麻烦。
注意第1列的字段名为NAME,各省名称也是要固定一致的,是为了和地图数据框里的省名一致,便于合并。各省名称是用以下命令查看并记下的。
> unique(china_map@data$NAME)
[1] 黑龙江省 内蒙古自治区 新疆维吾尔自治区 吉林省
[5] 辽宁省 甘肃省 河北省 北京市
[9] 山西省 天津市 陕西省 宁夏回族自治区
[13] 青海省 山东省 西藏自治区 河南省
[17] 江苏省 安徽省 四川省 湖北省
[21] 重庆市 上海市 浙江省 湖南省
[25] 江西省 云南省 贵州省 福建省
[29] 广西壮族自治区 台湾省 广东省 香港特别行政区
[33] 海南省
下面读取业务指标数据,并与地图数据合并:
mydata <- read.csv("c:/rstudy/geshengzhibiao.csv") #读取指标数据,csv格式
china_data <- join(china_map_data, mydata, type="full") #合并两个数据框
提示:Joining by: NAME
3、绘制地图
现在可以开始试试画填色地图了:
ggplot(china_data, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = zhibiao)) +
geom_polygon(colour="grey40") +
scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") + #指定渐变填充色,可使用RGB
coord_map("polyconic") #指定投影方式为polyconic,获得常见视角中国地图
好,看到填色地图了,但图中的背景色、坐标轴、经纬线都是不需要的,图例也可以放到左下角,用theme命令清除:
ggplot(china_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill = zhibiao)) +
geom_polygon(colour="grey40") +
scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") + #指定渐变填充色,可使用RGB
coord_map("polyconic") + #指定投影方式为polyconic,获得常见视角中国地图
theme( #清除不需要的元素
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
legend.position = c(0.2,0.3)
)
4、添加省名标签
有时候需要显示省名标签,特别是给老领导看。可根据每个省形状的经纬度平均值求近似中心位置,标注省名。
midpos <- function(x) mean(range(x,na.rm=TRUE))#取形状内的平均坐标
centres <- ddply(china_data,.(province),colwise(midpos,.(long,lat)))
ggplot(china_data,aes(long,lat))+ #此处语法与前面不同,参考ggplot2一书P85
geom_polygon(aes(group=group,fill=zhibiao),colour="black")+
scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") +
coord_map("polyconic") +
geom_text(aes(label=province),data=centres) +
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank()
)
但发现海南两个字跑到南海去了,不行。下面改使用省会城市的经纬度数据标注省名。
province_city <- read.csv("c:/rstudy/chinaprovincecity.csv") #读取省会城市坐标
ggplot(china_data,aes(long,lat))+
geom_polygon(aes(group=group,fill=zhibiao),colour="grey60")+
scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") +
coord_map("polyconic") +
geom_text(aes(x = jd,y = wd,label = province), data =province_city)+
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
axis.text = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.title = element_blank()
)
至此,终于DIY绘制出了一份中国分省的热力地图,真是够折腾够找虐的,好在图形很精准,以后也可以复用代码。
所以结论就是,一般非专业用户还是使用BingMap、PowerMap、Tableau或者《用地图说话》中的Excel模板,直接填数据出地图吧,其中Excel模板方式是最简单、便携,office协同性最好的。
如果你想用这些代码出图,可准备好用到的3个文件到相应目录,其中一个是你的业务指标csv文件,一步步运行以上代码,应该就可得到一幅中国地图。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27