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連続変数の値に応じてポリゴンが塗りつぶされる ggplot でマップ データをプロットしたいと考えています。私が抱えている問題の 1 つは、データに極端な異常値 (3000 のうち 10 まで) がほんの一握りしかなく、他の観測のほとんどが十分に意味のある色の変化で表示されないことです。

基本的に、データの大部分の配色を指定し、すべての正の外れ値を明るい青に、すべての負の外れ値を明るい赤に色付けできるようにしたいと考えています。

コード例 - 例として、ほとんどのデータが -0.01 から 0.01 の間にあるとしますが、これらのレベルを大幅に下回る/上回る値がいくつかあるとします...

library(ggplot2)

DAT <- structure(list(long = c(848025.138769486, 827715.400155344, 819783.06692123, 
    811273.46685221, 807112.24435793, 825218.389316822, 824653.263676394, 
    851268.022958262, 854876.20206792, 848025.138769486, 824710.033713034, 
    808060.98832434, 791388.306466439, 791011.02400712, 790256.857765555, 
    790077.133379578, 792915.8857683, 803799.11479841, 812042.67207171, 
    811086.452951819, 818801.811870496, 824623.483334553, 829923.458416495, 
    844732.373710393, 843509.962977133, 840793.468791028, 844661.128104187, 
    841054.158477243, 824318.536510595, 824710.033713034, 957744.153625377, 
    964378.49410997, 963723.372709918, 963536.949007208, 950656.36657876, 
    923479.701493794, 918733.432704199, 950416.579446804, 951806.914646236, 
    952020.610154412, 957744.153625377, 838474.166485858, 839637.34900613, 
    846161.553188089, 854105.657535852, 850749.837928768, 851268.022958262, 
    824653.263676394, 825218.389316822, 807112.24435793), lat = c(-755063.209671518, 
    -751075.227428769, -758486.024742793, -742209.818502709, -725584.096412241, 
    -723927.958082718, -719335.285579824, -716264.904081879, -747370.371610989, 
    -755063.209671518, -607299.311749675, -601135.889250199, -605563.568360578, 
    -602482.006717006, -602560.163831817, -601169.088819494, -595490.118653201, 
    -589823.673980013, -577642.515107293, -574207.831414412, -570499.93978401, 
    -555676.769699399, -554574.027849141, -569849.400696679, -581914.546950335, 
    -587110.213020993, -586640.550459734, -595326.416960721, -603469.770252399, 
    -607299.311749675, -686468.891810573, -696059.793425604, -696994.182842627, 
    -698894.537935268, -702169.738050773, -705710.496557967, -666147.504830981, 
    -662203.856856129, -666852.009638632, -667571.668902733, -686468.891810573, 
    -684524.444323129, -694047.01193517, -705551.617269712, -711060.296586236, 
    -711747.897688833, -716264.904081879, -719335.285579824, -723927.958082718, 
    -725584.096412241), group = c("0.1", "0.1", "0.1", "0.1", "0.1", 
    "0.1", "0.1", "0.1", "0.1", "0.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", 
    "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", 
    "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "1.1", "2.1", "2.1", 
    "2.1", "2.1", "2.1", "2.1", "2.1", "2.1", "2.1", "2.1", "2.1", 
    "3.1", "3.1", "3.1", "3.1", "3.1", "3.1", "3.1", "3.1", "3.1"
    ), VALUE = c(0.0197178619295337, 0.0197178619295337, 0.0197178619295337, 
    0.0197178619295337, 0.0197178619295337, 0.0197178619295337, 0.0197178619295337, 
    0.0197178619295337, 0.0197178619295337, 0.0197178619295337, 0.0144402919365254, 
    0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 
    0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 
    0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 
    0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 
    0.0144402919365254, 0.0144402919365254, 0.0144402919365254, -0.00812118892018265, 
    -0.00812118892018265, -0.00812118892018265, -0.00812118892018265, 
    -0.00812118892018265, -0.00812118892018265, -0.00812118892018265, 
    -0.00812118892018265, -0.00812118892018265, -0.00812118892018265, 
    -0.00812118892018265, 0.00751936235807205, 0.00751936235807205, 
    0.00751936235807205, 0.00751936235807205, 0.00751936235807205, 
    0.00751936235807205, 0.00751936235807205, 0.00751936235807205, 
    0.00751936235807205)), .Names = c("long", "lat", "group", "VALUE"
    ), row.names = c(6L, 5L, 4L, 10L, 7L, 8L, 9L, 2L, 3L, 1L, 151L, 
    150L, 156L, 162L, 168L, 163L, 159L, 154L, 160L, 149L, 161L, 158L, 
    164L, 152L, 153L, 155L, 165L, 167L, 166L, 157L, 226L, 223L, 233L, 
    232L, 225L, 227L, 224L, 230L, 228L, 229L, 231L, 258L, 253L, 257L, 
    262L, 254L, 256L, 261L, 260L, 269L), class = "data.frame")

#Construct plot, placing limits on color scale. How to make outliers bright red or blue?
gmp <- ggplot(data=DAT, aes(x=long,y=lat,group=group)) +
scale_fill_gradient2(low=rgb(0.8,0.2,0.2),high=rgb(0.2,0.3,0.8),mid=rgb(0.9,0.9,0.9),limits=c(-0.01,0.01)) + 
geom_polygon(aes(fill=VALUE,group=group),colour=NA, size = .3) + 
coord_fixed()
plot(gmp)
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1 つのオプションを次に示します。

各基準 (最小極値、最大極値、および中間範囲) のサブセットを作成します。説明のために、データに最小限の極値を追加しました。

DAT$VALUE[DAT$group == 0.1] <- -0.019
DAT.mid <- DAT[abs(DAT$VALUE) < 0.01,]
DAT.max <- DAT[DAT$VALUE >= 0.01,]
DAT.min <- DAT[DAT$VALUE <= -0.01,]

次に、中間データのみを使用してベース プロットを作成します。

base <- ggplot(DAT.mid, aes(x=long,y=lat,group=group)) +
  geom_polygon(aes(fill=VALUE,group=group),colour=NA, size = .3) + 
  scale_fill_gradient2(low=rgb(0.8,0.2,0.2),high=rgb(0.2,0.3,0.8),
  mid=rgb(0.9,0.9,0.9),limits=c(-0.01,0.01)) + 
  coord_fixed()
base

ここに画像の説明を入力

次に、必要な色で極端なレイヤーを追加できます。

ext <- base +
  geom_polygon(data = DAT.max, fill = "blue") +
  geom_polygon(data = DAT.min, fill = "red") 
ext

ここに画像の説明を入力

難しいのは、極端な例を表す凡例を取得することです。hereに続いて、non-existent にマップされた目に見えない geom を追加してからaes、凡例を ab/use して希望どおりに取得できます。ここで、私はgeom_pointsに慣れています。最初に、サイズを ">= 0.01" にマップしました。これにより、そのテキストの凡例が得られます。2 つ目も、別の凡例エントリを取得するためにアルファを使用したことを除いて同様です。次に、 を使用guides()して凡例の属性をオーバーライドし、正しい塗りつぶしで正方形を取得できます。完全ではありませんが、ほとんどの状況で機能します。

gmp <- ext +
  geom_point(data = DAT.max, aes(size = ">= 0.01", shape = NA), colour = "blue") +
  geom_point(data = DAT.min, aes(alpha = "<= -0.01", shape = NA), colour = "red") +
  guides(size = guide_legend(title = "", override.aes = list(shape = 15, size = 10)),
         alpha = guide_legend(title = "", override.aes = list(shape = 15, size = 10, alpha = 1)))
gmp

ここに画像の説明を入力

于 2014-03-30T23:11:28.287 に答える