本篇文章给大家分享的是有关R语言版数据地图是怎样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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今天要跟大家分享的是R语言版数据地图，分省（市级）热力地图。

步骤与昨天分享的中国热力地图步骤基本一致，只是需要调用的数据文件和需要自定义的指标文件略有本不同。

R语言系统环境配置：

R version 3.2.3

RStudio Version 0.99.484

在正式开始之前，必须确保你的R语言环境中已经安装以下包：

ggplot2

plyr

maptools

如果还未安装，需要先安装:install.packages("ggplot2","plyr","maptools")

下面是正式作图步骤：

1、加载所需要的R包：

library(ggplot2)

library(plyr)

library(maptools）

2、读入作图数据：

CHN_adm2 <- readShapePoly("c:/rstudy/CHN_adm/CHN_adm2.shp")  读入数据文件

3、整合与转化数据

CHN_adm2_1 <- fortify(CHN_adm2)     #转化为数据框

x <- CHN_adm2@data          #读取行政信息

xs <- data.frame(x,id=seq(0:344)-1)          #总共345行

china_map_data <- join(CHN_adm2_1, xs, type = "full")          #合并形状数据与行政

4、抽取安徽省的整合数据

anhui <-subset(china_map_data,NAME_1=="Anhui")          #取出安徽省的子集

5、读入指标数据

mydata=read.csv("c:/rstudy/anhui.csv")                  #打开自定义的指标文件。

以上指标数据需要你自己定义，使用excel文件创建，指标数据输入完成之后，另存为.CSV格式（存至c:/rstudy/下，这样便于引用，当然这些指标数据文件在昨天分享的数据文档里已经为你创建好了，你只需要修改数据就可以了）

anhui_data <- join(anhui, mydata, type="full")          #合并地图数据与业务数据

6、运行代码：

ggplot(anhui_data, aes(x = long, y = lat, group = group,fill=zhibiao)) +

     geom_polygon(colour="grey40") +

     scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") +

     coord_map("polyconic") +

     theme(              

          panel.grid = element_blank(),

          panel.background = element_blank(),

          axis.text = element_blank(),

          axis.ticks = element_blank(),

          axis.title = element_blank()

          ) #【无标签】

以上代码与前一篇所讲到的代码几乎一样，只是具体数据不一样。

midpos <- function(x) mean(range(x,na.rm=TRUE))

centres <- ddply(anhui_data,.(city),colwise(midpos,.(long,lat)))

ggplot(anhui_data,aes(long,lat)) +               

     geom_polygon(aes(group=group,fill=zhibiao),colour="black") +

     scale_fill_gradient(low="white",high="steelblue") +

     geom_text(aes(label=city),data=centres) +

     theme(               

          panel.grid = element_blank(),

          panel.background = element_blank(),

          axis.text = element_blank(),

          axis.ticks = element_blank(),

          axis.title = element_blank()

          )#【带标签】

以上代码可以输出结果带有市级行政名称的带标签数据地图来。

当然，其实我们只需要修改以上所有代码的引用文件名称，可以跑出来任意一个省份的市级热力地图。

（前提是，你已经定义好每一个省份的指标数据）

事实上，我已经搜集整理了全国27个省级行政单位的热力地图代码（TXT）和数据文件（主要是指标文件需要自己定义，而且所有省份的指标文件已经在昨天分享的数据文件夹里了，地图数据文件都是引用的同一个数据源）。

如果你能够获取这些代码文件，你只需要用excel打开对应省份.CSV文件，替换，继续存为.CSV就可以直接跑我给你的代码了，直接出图。

以上就是R语言版数据地图是怎样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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