R中带有deckgl的基于地图的散点图

在此博客文章中,我提供了R中的编码示例,该示例说明了如何使用deckgl包创建基于地图的散点图。当可视化具有某些空间方面的数据时,这可能会派上用场。例如,您可能希望可视化某些属性集群的地理空间分布。

在应用deckgl软件包的功能之前,我需要一个经过地理编码的数据集,即一个包含有关感兴趣属性的经度和纬度坐标信息的数据集。为此,我将使用应用Open Street Map API的地理编码功能。我在datascienceplus.com上找到了该功能。

# 地理编码功能
# source: https://datascienceplus.com/osm-nominatim-with-r-getting-locations-geo-coordinates-by-its-address/
osm_geocoder <- function(address = NULL)
{
  if(suppressWarnings(is.null(address)))
    return(data.frame())
  
  tryCatch(
    d <- jsonlite::fromJSON( 
      gsub('\\@addr\\@', gsub('\\s+', '\\%20', address), 
           'http://nominatim.openstreetmap.org/search/@addr@?format=json&addressdetails=0&limit=1')
    ), error = function(c) return(data.frame())
  )
  
  if(length(d) == 0) 
    return(data.frame())
  
  return(data.frame(lon = as.numeric(d$lon), lat = as.numeric(d$lat)))
}

接下来,我需要初始化要绘制的数据。我将城市列表存储在单独的csv文件中。因此,我读取了此文件并将其转换为数据帧。然后,我使用地理编码功能对数据框中的所有城市进行地理编码。另外,我在“条目”和“退出”列中添加了正态分布的值;确定例如散点图中的圆形设计。

# 确保已加载所需的软件包
library(deckgl)
library(magrittr)
library(jsonlite)
library(dplyr)
# 设置数据框
scatter_data_df_1 <- data.frame(matrix(nrow=30,ncol=6))

column_names <- c("name","code","address","entries","exits","coordinates")
colnames(scatter_data_df_1) <- column_names

city_list_1_df <- read.csv("city list 1.csv",header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)

# 将城市地理编码为经度和纬度
for(i in 1:nrow(city_list_1_df)){
  dum_coord <- osm_geocoder(toString(city_list_1_df$V1[i]))
  scatter_data_df_1$name[i] <- paste0("city liste 1 : ",i)
  scatter_data_df_1$code[i] <- c("CL1")
  scatter_data_df_1$address[i] <- toString(city_list_1_df$V1[i])
  scatter_data_df_1$entries[i] <- as.integer(rnorm(1,mean=3000,sd=1000))
  scatter_data_df_1$exits[i] <- as.integer(rnorm(1,mean=3000,1000))
  scatter_data_df_1$coordinates[i] <- list(c(as.numeric(dum_coord[1]),as.numeric(dum_coord[2])))
}

# scatter_data_df_1的打印头
head(scatter_data_df_1)
##               name code            address entries exits
## 1 city liste 1 : 1  CL1     Berlin Germany    5008  3112
## 2 city liste 1 : 2  CL1  Karlsruhe Germany    2002  2223
## 3 city liste 1 : 3  CL1  Stuttgart Germany    3453  3498
## 4 city liste 1 : 4  CL1   Mannheim Germany    2478  3041
## 5 city liste 1 : 5  CL1 Heidelberg Germany    3811  1003
## 6 city liste 1 : 6  CL1  Frankfurt Germany    1875  3135
##           coordinates
## 1  13.38886, 52.51704
## 2   8.40342, 49.00687
## 3 9.180013, 48.778449
## 4 8.467236, 49.489591
## 5 8.694724, 49.409358
## 6 8.682092, 50.110644

现在,我可以使用deckgl R包中的deckgl函数创建散点图。

# 定义图的属性
properties_1 <- list(
  getPosition = get_property("coordinates"),
  getRadius = JS("data => Math.sqrt(data.exits)"),
  radiusScale = 1000,
  getColor = c(255, 153, 77)
)

# 散点图
deckgl(zoom = 10.5, pitch = 35, longitude = 8.40342, latitude = 40.00687) %>%
  add_scatterplot_layer(data = scatter_data_df_1, properties = properties_1) %>%
  add_mapbox_basemap(style = "mapbox://styles/linnartsf/cjq6p9q8f8zwf2rp74qf2o3d5")

我们最终得到以下散点图:

使用Mapbox和deckgl R包创建的Mapbox磁贴上的简单散点图

请随时查看我在R中有关空间数据分析和空间数据可视化的其他文章。

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