r - ggmap と ggplot2 を使用した国の行政区域マップ

Question

次のコードを使用して、米国の州レベルの失業グラフを作成できます。

library(XML)
library(ggplot2)
library(plyr)
library(maps)

unemp <-
  readHTMLTable('http://www.bls.gov/web/laus/laumstrk.htm',
    colClasses = c('character', 'character', 'numeric'))[[2]]

names(unemp) <- c('rank', 'region', 'rate')
unemp$region <- tolower(unemp$region)

us_state_map <- map_data('state')
map_data <- merge(unemp, us_state_map, by = 'region')

map_data <- arrange(map_data, order)

states <- data.frame(state.center, state.abb)

p1 <- ggplot(data = map_data, aes(x = long, y = lat, group = group))
p1 <- p1 + geom_polygon(aes(fill = cut_number(rate, 5)))
p1 <- p1 + geom_path(colour = 'gray', linestyle = 2)
p1 <- p1 + scale_fill_brewer('Unemployment Rate (Jan 2011)', palette  = 'PuRd')
p1 <- p1 + coord_map()
p1 <- p1 + geom_text(data = states, aes(x = x, y = y, label = state.abb, group = NULL), size = 2)
p1 <- p1 + theme_bw()
p1

今度は、パキスタンについても同様のグラフを作成したいと考えています。私のいくつかの試みの結果は以下のとおりです。

data(world.cities)
Pakistan <- data.frame(map("world", "Pakistan", plot=FALSE)[c("x","y")])

p <- ggplot(Pakistan, aes(x=x, y=y)) +
     geom_path(colour = 'green', linestyle = 2) +
     coord_map() + theme_bw()
p <- p + labs(x=" ", y=" ")
p <- p + theme(panel.grid.minor=element_blank(), panel.grid.major=element_blank())
p <- p + theme(axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_blank(), axis.text.y = element_blank())
p <- p + theme(panel.border = element_blank())
print(p)

と

library(mapproj)

Country <- "Pakistan"

Get_Map_Country <-
  get_map(
      location = Country
    , zoom = 5
    , scale = "auto"
    , maptype = "roadmap"
    , messaging = FALSE
    , urlonly = FALSE
    , filename = "ggmapTemp"
    , crop = TRUE
    , color = "color"
    , source = "google"
    , api_key
    )

Country1 <-
  ggmap(
      ggmap = Get_Map_Country
    , extent = "panel"
  #  , base_layer
    , maprange = FALSE
    , legend = "right"
    , padding = 0.02
    , darken = c(0, "black")
    )

Country1 <- Country1 + labs(x="Longitude", y="Latitude")
print(Country1)

Country2 <- Country1 + geom_polygon(data = Pakistan
                    , aes(x=x, y=y)
                    , color = 'white', alpha = .75, size = .2)

print(Country2)

質問

米国のパキスタンの行政区域の地図を取得する方法を教えてください。これには、行政界の経度と緯度が必要であることはわかっています。国の行政境界の経度と緯度を取得する方法を知りたいです。グローバル管理エリアを試しましたが、成功しませんでした。

Answer 1

必要な行政区域の空間レベルはわかりませんが、グローバル行政区域 (gadm.org)からシェープファイル データと .RData 形式を読み込み、ggplot2 で使用するためにそれらをデータ フレームに変換する 2 つの方法を次に示します。また、米国の地図を複製するには、ポリゴンの重心にある行政区域の名前をプロットする必要があります。

library(ggplot2)
library(rgdal)

方法 1. .RData 形式で格納された SpatialPolygonDataFrames

# Data from the Global Administrative Areas
# 1) Read in administrative area level 2 data

load("/Users/jmuirhead/Downloads/PAK_adm2.RData")
pakistan.adm2.spdf <- get("gadm")

方法２．rgdal::readOGR で読み込まれるシェープファイル形式

pakistan.adm2.spdf <- readOGR("/Users/jmuirhead/Downloads/PAK_adm", "PAK_adm2", 
 verbose = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

たとえば、spatialPolygonDataframes から data.frame を作成し、失業に関する情報を含む data.frame とマージします。

pakistan.adm2.df <- fortify(pakistan.adm2.spdf, region = "NAME_2")

# Sample dataframe of unemployment info
unemployment.df <- data.frame(id= unique(pakistan.adm2.df[,'id']),
  unemployment = runif(n = length(unique(pakistan.adm2.df[,'id'])), min = 0, max = 25))

pakistan.adm2.df <- merge(pakistan.adm2.df, unemployment.df, by.y = 'id', all.x = TRUE)

図化のための行政区域の名前とセントイドの抽出

# Get centroids of spatialPolygonDataFrame and convert to dataframe
# for use in plotting  area names. 

pakistan.adm2.centroids.df <- data.frame(long = coordinates(pakistan.adm2.spdf)[, 1], 
   lat = coordinates(pakistan.adm2.spdf)[, 2]) 

# Get names and id numbers corresponding to administrative areas
pakistan.adm2.centroids.df[, 'ID_2'] <- pakistan.adm2.spdf@data[,'ID_2']
pakistan.adm2.centroids.df[, 'NAME_2'] <- pakistan.adm2.spdf@data[,'NAME_2']

行政区域のラベルを使用して ggplot を作成する

p <- ggplot(pakistan.adm2.df, aes(x = long, y = lat, group = group)) + geom_polygon(aes(fill = cut(unemployment,5))) +
geom_text(data = pakistan.adm2.centroids.df, aes(label = NAME_2, x = long, y = lat, group = NAME_2), size = 3) + 
labs(x=" ", y=" ") + 
theme_bw() + scale_fill_brewer('Unemployment Rate (Jan 2011)', palette  = 'PuRd') + 
coord_map() + 
theme(panel.grid.minor=element_blank(), panel.grid.major=element_blank()) + 
theme(axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_blank(), axis.text.y = element_blank()) + 
theme(panel.border = element_blank())

print(p)