Berkat jawaban yang diberikan dalam pertanyaan ini saya telah dapat menyusun dan menggambar peta divisi pemilihan di bagian Inggris, dalam hal ini Pembrokeshire. Frame data yang dihasilkan besar dan berisi data Ordnance Survey sehingga akan sulit untuk memposting di sini, tetapi frame data terlihat seperti ini:
> str(bar)
'data.frame': 134609 obs. of 7 variables:
$ long : num 214206 214203 214202 214198 214187 ...
$ lat : num 207320 207333 207339 207347 207357 ...
$ order: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ hole : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
$ piece: Factor w/ 12 levels "1","2","3","4",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ group: Factor w/ 82 levels "Amroth ED.1",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ id : chr "Amroth ED" "Amroth ED" "Amroth ED" "Amroth ED" ...
Saya mengumpankan bingkai data yang dihasilkan untuk ggplotmenggunakan kode berikut:
ggplot(bar, aes(x = long, y = lat, group = group)) +
geom_polygon(colour = "black", fill = "grey50")
Ini menghasilkan gambar berikut, yang terlihat bagus dan bersih.
Lalu saya menggabungkan ini dengan bingkai data yang berisi data populasi, yang terlihat seperti ini:
> str(mydf)
'data.frame': 60 obs. of 22 variables:
$ ward.code : chr "00NSPH" "00NSPJ" "00NSPK" "00NSPL" ...
$ id : chr "Amroth ED" "Burton ED" "Camrose ED" "Carew ED" ...
$ la : chr "Pembrokeshire" "Pembrokeshire" "Pembrokeshire" "Pembrokeshire" ...
$ total : num 1237 1737 2458 1570 1976 ...
$ age.0.4 : num 34 86 81 92 107 76 131 77 90 95 ...
$ age.5.9 : num 45 93 83 80 138 82 111 85 132 75 ...
$ age.10.14 : num 65 116 123 103 111 79 151 80 135 83 ...
$ age.15.19 : num 69 90 161 126 117 93 150 87 139 103 ...
$ age.20.24 : num 42 63 116 58 81 63 120 58 114 79 ...
$ age.25.29 : num 46 63 73 60 86 56 90 51 108 67 ...
$ age.30.34 : num 38 60 87 72 99 54 115 62 76 42 ...
$ age.35.39 : num 53 105 104 82 110 81 91 76 121 82 ...
$ age.40.44 : num 70 142 128 107 116 88 161 89 151 92 ...
$ age.45.49 : num 71 138 172 122 128 109 192 116 190 104 ...
$ age.50.54 : num 93 136 204 108 133 119 168 125 174 99 ...
$ age.55.59 : num 126 129 235 125 149 108 179 137 175 106 ...
$ age.60.64 : num 139 162 248 170 194 129 236 183 199 136 ...
$ age.65.69 : num 110 110 205 95 129 143 172 128 167 130 ...
$ age.70.74 : num 81 85 174 52 100 75 110 88 113 128 ...
$ age.75.79 : num 78 54 130 58 74 70 72 68 119 114 ...
$ age.80.84 : num 38 50 84 33 56 43 63 42 94 62 ...
$ age.85.plus: num 39 55 50 27 48 42 36 55 85 84 ...
... menggunakan kode berikut:
foo <- merge(mydf, bar)dan merencanakan hasilnya seperti ini:
ggplot(foo, aes(x = long, y = lat, group = group)) +
geom_polygon(colour = "black", fill = "grey50")
Masalahnya adalah plot yang dihasilkan memiliki artefak seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah:
Jadi, bingkai subset data asli dari shapefile baik-baik saja, tetapi file data yang digabungkan memiliki 'masalah'.
Q. Apa yang mungkin menjadi penyebab artefak semacam ini? Saya mengerti bahwa tanpa kode dan data lengkap ini hanya dugaan dan saya minta maaf sebelumnya untuk ini tetapi objeknya sangat besar dan mungkin juga ada masalah redistribusi. Setiap petunjuk, petunjuk, saran tentang mulai mencari di mana akan dihargai.
Jawaban:
Saya terlambat menyadari bahwa
sortbagian darimergepanggilan itu adalah yang harus disalahkan. Jika saya menggunakan:Poligon memplot dengan benar, setidaknya dalam kasus khusus ini. Terima kasih untuk semua orang atas masukan mereka.
sumber
Bandingkan kolom panjang, lat, potongan, dan lubang foo dengan kolom bar. Penggabungan entah bagaimana kehilangan informasi itu.
Alasan kekacauan biasanya adalah bahwa poligon dibuat dari lebih dari satu bagian, dan algoritme menarik setiap bagian sebagai cincin terpisah. Ketika info 'bagian' hilang, itu hanya menarik seluruh lot sekaligus. Ini mengungkapkan sendiri ketika ada pulau nyata atau kesalahan digitalisasi kecil.
Saya pikir bar memiliki satu baris per cincin, tetapi saya kira penggabungan telah menghasilkan satu baris per divisi pemilihan. Lakukan penggabungan pada tingkat shapefile, lalu perbentengkan.
sumber
shapekembali di Q Anda sebelumnya, Anda bisa memperlakukannyashapesebagai kerangka data (kebanyakan). Tambahkan kolom ke bingkai data itu. Saya tidak yakin apakah penggabungan akan berfungsi, dapatkan saja dalam urutan yang benar dan tambahkan sebagai kolom baru (cbind?). Kemudian perbenteng dan plot. Bahkan Anda bisa menggunakannyaspplot(shape,"foo")dan Anda tidak perlu ggplot.dplyr's left_join membuat semua baris di sebelah kiri (a) dan bergabung dengan b, menambahkan semua kolom dari b. Dengan cara ini, tidak ada informasi dari bingkai data yang berisi informasi tentang poligon diubah. Itu bisa menyelesaikan masalah ini.Perintahnya adalah:
sumber
Menjalankan foo <-foo [order (foo $ order),] tepat setelah penggabungan berhasil bagi saya ... Penggabungan dapat mengacaukan pemesanan.
sumber